# name
Tècniques de classificació mitjançant Machine Learning aplicades al problema de la sobrequalificació

# metadata.dc.description[].value
Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2022-2023, Tutor: Francisco Javier Sierra Martínez

# metadata.dc.description.abstract[].value
La sobrequalificació és un factor molt present en els treballadors, es produeix quan disposen
d’un nivell educatiu o un conjunt d’habilitats que excedeixen els requisits necessaris per
desenvolupar el seu treball actual. Aquest problema pot sorgir a causa de diversos factors,
com a canvis en els requisits d'ocupació, la falta d'oportunitats laborals adequades o la cerca
d'ocupació en temps de crisi econòmica.
Per altra banda, el Machine Learning és una branca de la intel·ligència artificial que se centra
en el desenvolupament d'algorismes i models capaços d'aprendre i prendre decisions a partir
de dades sense ser programats explícitament. Els algorismes de classificació són una de les
principals tècniques utilitzades en l'aprenentatge automàtic per a classificar dades en
diferents classes o categories.
Aquest projecte té com a objectiu aplicar tècniques de classificació mitjançant l'aprenentatge
automàtic (Machine Learning) per a abordar el problema de la sobrequalificació laboral. Per
això, s’utilitzen quatre algoritmes de classificació que requereixen tècniques estadístiques per
obtenir classificacions i avaluar el seu rendiment, que són: Arbres de decisió, Naive Bayes,
Support Vector Machines i Regressió Logística.
S’avaluaran els algoritmes esmentats i se seleccionarà el millor model de classificació per les
dades del projecte. A partir d’aquest model es buscarà un perfil d’estudiant més probable a
ser sobrequalificat.

# metadata.dc.source[].value
Treballs Finals de Grau (TFG) - Estadística UB-UPC

# metadata.dc.title[].value
Tècniques de classificació mitjançant Machine Learning aplicades al problema de la sobrequalificació