ANÁLISIS DE LOS FACTORES DE UN PROFESIONAL DE TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN EN MÉXICO CUANDO SE DESEMPEÑA COMO CONTRIBUIDOR INDIVIDUAL EN UNA ORGANIZACIÓN

Abstract

Objetivo: Desarrollar un modelo de aprendizaje automático supervisado que permita identificar los factores que diferencian a un profesional de tecnologías de la información en México cuando se desempeña como contribuidor individual en una organización como lo son conocimientos técnicos, grado máximo de estudios, años de experiencia profesional, salario mensual bruto que percibe, entre otros. Diseño y contexto del estudio: El estudio fue realizado tomando como base una muestra poblacional de adultos que se desempeñan en el área profesional de las tecnologías de la información y que cuentan con residencia en la República Mexicana. El conjunto de datos se tomó del resultado que la organización Software Guru obtuvo como resultado de una encuesta realizada entre los meses de diciembre de 2019 y enero de 2020 por medio de una encuesta abierta en internet (con n = 2,402), siendo este el conjunto de datos más grande que se logró conseguir. Se evaluaron ocho modelos diferentes de aprendizaje automático. Resultados: El salario promedio mensual bruto que percibe un profesional de tecnologías de la información en México es menor cuando se desempeña como contribuidor individual comparado con un profesional de tecnologías de la información en México cuando se desempeña en un cargo directivo, ya los salarios promedios mensuales brutos que perciben son de $40,258.70 y $56,964.29 respectivamente. El poseer certificaciones técnicas no es un factor con mayor importancia para los profesionales de tecnologías de la información en México cuando se desempeñan como contribuidor individual comparado con el grado máximo de estudios universitarios concluidos. El poseer el conocimiento de al menos un lenguaje de programación es un factor con mayor importancia para los profesionales de tecnologías de la información en México cuando se desempeñan como contribuidor individual comparado con el conocimiento de tecnología de infraestructura. El poseer el conocimiento de ciencia de datos no es un factor con mayor importancia para los profesionales de tecnologías de la información en México cuando se desempeñan como contribuidor individual comparado con el conocimiento de base de datos. Conclusión: Se realizó la creación de un modelo de aprendizaje automático supervisado que permitió evaluar de manera adecuada los factores y su orden de importancia para diferenciar a un profesional del área de tecnologías de la información en México cuando se desempeña como contribuidor individual en una organización utilizando un modelo de regresión logística.