1. Juntas de trabajo y reclutadores:
* raspando tablas de trabajo: Los sitios web como, de hecho, LinkedIn, Glassdoor, Monster, etc., contienen grandes cantidades de publicaciones de trabajo. Potencialmente podría raspar estos sitios (respetando sus términos de servicio y utilizando técnicas de raspado éticas) para extraer títulos de trabajo. Esto requiere habilidades de programación (por ejemplo, Python con bibliotecas como 'BeautifulSoup` y' Solicitaciones`). Tenga en cuenta que los datos necesitarán una limpieza y deduplicación significativas.
* Bases de datos de las agencias de reclutamiento: Algunas agencias de reclutamiento pueden tener amplias bases de datos de títulos de trabajo (aunque el acceso generalmente está restringido a los clientes).
2. Sistemas de clasificación ocupacional:
* ONET (Red de información ocupacional): Esta base de datos del Departamento de Trabajo de los Estados Unidos proporciona información detallada sobre ocupaciones, incluidos los títulos. Es probable que pueda exportar algunos de estos datos, aunque no necesariamente directamente en un CSV simple de solo títulos. Es posible que deba procesar los datos para extraer solo los títulos de trabajo.
* ISCO (Clasificación estándar internacional de ocupaciones): Este es un estándar internacional, y varias implementaciones nacionales (como SOC en el Reino Unido) proporcionan clasificaciones estructuradas. Estos a menudo tienen códigos asociados con títulos de trabajo, que pueden ser útiles para organizarse. Es posible que deba descargar y procesar sus datos.
3. Conjuntos de datos públicos:
* Portales de datos del gobierno: Algunos sitios web gubernamentales (dependiendo de su país) pueden liberar datos relacionados con el empleo u estadísticas ocupacionales. Consulte la agencia estadística relevante de su país.
4. Creando el tuyo:
* Comience con una lista central: Comience con una lista de títulos de trabajo en una industria o campo específico. Puede expandir esta lista gradualmente.
Consideraciones importantes:
* Limpieza de datos: Independientemente de su fuente, espere una limpieza y deduplicación significativas. Es probable que encuentre variaciones en la ortografía, la capitalización y las abreviaturas.
* Calidad de datos: La precisión e integridad de cualquier datos raspados o descargados variará.
* Preocupaciones legales y éticas: Siempre respete los términos de servicio de cualquier sitio web que raspe. Evite raspar agresivamente, ya que esto puede sobrecargar servidores.
* Alcance: Defina el alcance de su lista de tipos de trabajo. ¿Está interesado en todos los títulos de trabajo, o solo aquellos dentro de una industria o sector específico?
En resumen, no hay una solución perfecta, pero al combinar estos enfoques, puede construir una lista completa de títulos de trabajo en formato CSV o Excel. Recuerde priorizar la recopilación de datos éticos y la limpieza de datos exhaustivos.