Key competencies for big data analytics professions: a multimethod study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to identify the precise competencies that employers are seeking for big data analytics professions and whether higher education big data programs enable students to acquire the competencies. Design/methodology/approach This study utilizes a multimethod approach involving three data sources: online job postings, executive interviews and big data programs at universities and colleges. Text mining analysis guided by a holistic competency theoretical framework was used to derive insights into the required competencies. Findings We found that employers are seeking workers with strong functional and cognitive competencies in data analytics, computing and business combined with a range of social competencies and specific personality traits. The exact combination of competencies required varies with job levels and tasks. Executives clearly indicate that workers rarely possess the competencies and they have to provide additional training. Research limitations/implications A limitation is our inability to capture workers' perspectives to determine the extent to which they think they have the necessary competencies. Practical implications The findings can be used by higher educational institutions to design programs to better meet market demand. Job seekers can use it to focus on the types of competencies they need to advance their careers. Policymakers can use it to focus policies and investments to alleviate skills shortages. Industry and universities can use it to strengthen their collaborations. Social implications Much closer collaborations among public institutions, educational institutions, industry, and community organizations are needed to ensure training programs evolve with the evolving need for skills driven by dynamic technological changes. Originality/value This is the first study on this topic to adopt a multimethod approach incorporating the perspectives of the key stakeholders in the supply and demand of skilled workers. It is the first to employ text mining analysis guided by a holistic competency framework to derive unique insights.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle