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O número de graduados em ciência da computação desempregados aumentou significativamente nos últimos anos. A principal razão para esse problema é a lacuna de habilidades entre os graduados e o que é exigido no mercado de trabalho. O presente estudo visa abordar o desafio de alinhar as habilidades dos graduados em ciência da computação com as demandas em evolução do mercado de trabalho. Para alcançar esse objetivo, a pesquisa atual utiliza técnicas de Aprendizado de Máquina (ML) e Aprendizado Profundo (DL) para prever as habilidades requeridas pelos empregadores e aquelas possuídas pelos graduados. O conjunto de dados utilizado neste estudo foi cuidadosamente elaborado e anotado por especialistas na área. Ele inclui 18 características que capturam vários aspectos do conjunto de habilidades de um graduado, como linguagens de programação, expertise técnica e habilidades interpessoais. Além disso, o conjunto de dados inclui informações sobre os cargos mais comuns na indústria de ciência da computação (ou seja, um total de 8 funções). Um tamanho de amostra de 3.831 graduados em ciência da computação foi obtido por meio de pesquisas de ex-alunos e agências de contratação respeitáveis. O conjunto de dados fornece uma visão abrangente do panorama de habilidades no domínio da ciência da computação. Vários classificadores de ML, métodos de conjunto e abordagens de DL foram utilizados em uma série de experimentos. As correlações e habilidades e empregos importantes no mercado foram foco. Os resultados experimentais indicam que máquinas de vetores de suporte e redes neurais alcançaram altas precisões de 82% e 88%, respectivamente. Ao analisar os resultados, este estudo busca descobrir padrões e tendências que possam guiar o desenvolvimento de programas educacionais e currículos, garantindo que estejam alinhados com as necessidades em evolução da indústria.
Yahya et al. (Sex,) estudaram esta questão.