Welche beruflichen Anforderungen stellt die Digitalisierung? Diese Fragestellung beantwortet der Autor, indem er mit Methoden des Natural Language Processings und Machine Learnings Stellenanzeigen aus Job-Portalen empirisch analysiert. Er schafft damit eine systematische Übersicht der Kompetenzen, Qualifikationen und Fähigkeiten, die im Rahmen der Digitalisierung besonders wichtig sind. Der Autor zeigt konkret auf, wie den komplexen und tiefgreifenden Veränderungen der Arbeitswelt wirksam begegnet werden kann. Er macht deutlich, was am Arbeitsmarkt gefordert wird, wo bestehende…mehr
Welche beruflichen Anforderungen stellt die Digitalisierung? Diese Fragestellung beantwortet der Autor, indem er mit Methoden des Natural Language Processings und Machine Learnings Stellenanzeigen aus Job-Portalen empirisch analysiert. Er schafft damit eine systematische Übersicht der Kompetenzen, Qualifikationen und Fähigkeiten, die im Rahmen der Digitalisierung besonders wichtig sind. Der Autor zeigt konkret auf, wie den komplexen und tiefgreifenden Veränderungen der Arbeitswelt wirksam begegnet werden kann. Er macht deutlich, was am Arbeitsmarkt gefordert wird, wo bestehende Ausbildungsinhalte angepasst und wie der Kompetenzerwerb im Arbeitsalltag gestaltet werden sollte.
Daniel Christoph Stohr studierte Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München sowie Informationsorientierte Volkswirtschaftslehre an der Universität Augsburg und der Universidad de Cádiz. Im Anschluss promovierte er an der Universität Koblenz-Landau. Die Schwerpunkte seiner wissenschaftlichen Forschung liegen in den Bereichen Digitalisierung und Künstliche Intelligenz.
Inhaltsangabe
Ermittlung der beruflichen Anforderungen der Digitalisierung - Theoretische Ableitung über Verknüpfung des tätigkeitsbasierten Ansatzes mit Anforderungen - Empirische Analyse durch Natural Language Processings und Machine Learning - Stellenanzeigenanalyse
Ermittlung der beruflichen Anforderungen der Digitalisierung - Theoretische Ableitung über Verknüpfung des tätigkeitsbasierten Ansatzes mit Anforderungen - Empirische Analyse durch Natural Language Processings und Machine Learning - Stellenanzeigenanalyse
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