Investigación STEM
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Este proyecto de IDALab analiza el mercado laboral STEM en Costa Rica mediante el uso de ciencia de datos e inteligencia artificial, con el objetivo de transformar información dispersa en conocimiento claro y útil.
El problema
El mercado laboral presenta una falta de estandarización: un mismo puesto puede tener muchos nombres distintos y los portales de empleo no utilizan una clasificación común, lo que dificulta el análisis real de la demanda laboral.
Nuestro objetivo
Estandarizar y organizar la oferta laboral STEM para entender tendencias, perfiles profesionales y niveles salariales, a partir de datos reales.
¿Cómo lo hacemos?
Recolección automática de miles de ofertas laborales mediante web scraping.
Limpieza y depuración de datos duplicados o inconsistentes.
Uso de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y modelos semánticos para agrupar puestos similares, aunque tengan nombres distintos.
Clasificación inteligente de los empleos en áreas STEM más claras y representativas.
¿Qué analizamos?
Estructura del mercado laboral STEM
Distribución y evolución de salarios (en colones y dólares)
Reclasificación de puestos según su función real
Análisis geográfico de la demanda laboral en Costa Rica
Impacto
Este proyecto permite comprender mejor el ecosistema laboral STEM, aportando una base sólida para:
investigación académica,
análisis del mercado,
toma de decisiones informadas en educación, empleo y tecnología.
Repositorio GitHub de la Investigación STEM
Accede a nuestro repositorio de GitHub, donde recopilamos toda la información de nuestra investigación sobre carreras STEM en Costa Rica.
Aquí encontrarás los datos recolectados, el código de análisis y la documentación completa del proyecto, listo para explorar y utilizar.
Análisis geográfico de las ofertas laborales STEM
Como parte de esta investigación, se desarrollaron dos visualizaciones geográficas complementarias que permiten analizar la concentración y evolución de las ofertas laborales STEM en Costa Rica, a partir de datos recolectados mediante web scraping.
Importante:
Ambos mapas representan ofertas laborales publicadas, no puestos ocupados ni ubicación de trabajadores.
Mapa de calor dinámico (visión general)
Este mapa de calor muestra la concentración total de ofertas laborales STEM en el territorio nacional, agregando todas las vacantes recopiladas durante el período de estudio.
Las zonas con mayor intensidad de color indican mayor concentración de ofertas laborales publicadas.
Permite identificar regiones con alta actividad STEM y patrones espaciales de la demanda.
Ofrece una visión general del comportamiento geográfico del mercado laboral.
Mapa de evolución temporal (timelapse mensual)
Esta visualización presenta un mapa de calor animado que se reproduce automáticamente y muestra cómo varía la distribución geográfica de las ofertas laborales STEM mes a mes, desde agosto de 2024 hasta julio de 2025.
Cada frame representa un mes del período analizado.
Permite observar cambios, desplazamientos y concentraciones temporales de la demanda laboral.
Facilita el análisis de tendencias estacionales y evolución territorial del mercado STEM.
¿Para qué sirve este análisis geográfico?
El uso conjunto de ambos mapas permite:
Comparar una visión global vs. una visión temporal de la demanda laboral.
Identificar polos de concentración persistentes y cambios a lo largo del tiempo.
Apoyar análisis en educación, planificación territorial y toma de decisiones estratégicas.
Consideración importante
Las visualizaciones se basan en la ubicación indicada en las ofertas laborales publicadas y deben interpretarse como un análisis exploratorio de la oferta laboral STEM, no como una medición de empleo real.
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