Automatización de ingesta de datos y publicación en web de datos de educación

Fernández Díaz, Miguel ORCID: https://orcid.org/0009-0005-1416-6006 (2024). Automatización de ingesta de datos y publicación en web de datos de educación. Trabajo Fin de Grado / Proyecto Fin de Carrera, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Descripción

Título: Automatización de ingesta de datos y publicación en web de datos de educación
Autor/es:
Director/es:
Tipo de Documento: Trabajo Fin de Grado o Proyecto Fin de Carrera
Grado: Grado en Ingeniería Informática
Fecha: Enero 2024
Materias:
ODS:
Palabras Clave Informales: Web scraping, taxonomía Bloom, automatización, cron, diseño de páginas web, Python, HTML, CSS, Scrapy, BeautifulSoup, Flask.
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - No comercial

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Resumen

El auge de la inteligencia artificial en los últimos años ha provocado gran cantidad de cambios en el mundo laboral, empujando a los trabajadores a expandir su formación y adquirir nuevas competencias para adaptarse a estos cambios.

Numerosas son las iniciativas y proyectos que se están llevando a cabo para intentar paliar este problema, desde análisis del mercado laboral para identificar trabajos duraderos hasta portales de recomendación de cursos de formación universitarios. En este contexto, el presente trabajo pretende ser una contribución a esas iniciativas cuyo objetivo es facilitar el acceso a formación a trabajadores y empresas. Con este proyecto se propone un punto único de acceso a las ofertas formativas de los mayores portales de cursos online, y un algoritmo para la estructuración y visualización de los datos de forma eficiente.

Mediante un proceso de scraping automatizado se recopilan semanalmente datos de cada curso de los portales Coursera, edX y Udemy. Estos datos se procesan para ofrecer un resumen en forma de diagrama de acuerdo con los conceptos de la taxonomía Bloom. De esta forma se ofrece un formato constante entre todas las distintas fuentes que existen, facilitando la comprensión de la información presentada.

Más información

ID de Registro: 79794
Identificador DC: https://oa.upm.es/79794/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:79794
Depositado por: Miguel Fernández Díaz
Depositado el: 13 Feb 2024 06:40
Ultima Modificación: 13 Feb 2024 06:40