five

ESCO v.1.1.1|职业分类数据集|劳动力市场分析数据集

收藏
github2024-03-07 更新2024-05-31 收录
职业分类
劳动力市场分析
下载链接:
https://github.com/tabiya-tech/tabiya-open-dataset
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
ESCO(欧洲技能、能力、资格和职业)分类系统是一个欧洲标准,提供了一个标准化和多语言的框架来描述职业、技能和资格。ESCO分类被广泛用于各种行业和部门,以促进劳动力市场分析、技能匹配和职业发展。

The ESCO (European Skills, Competences, Qualifications, and Occupations) classification system is a European standard that provides a standardized and multilingual framework for describing occupations, skills, and qualifications. The ESCO classification is widely used across various industries and sectors to facilitate labor market analysis, skill matching, and career development.
创建时间:
2024-01-16
原始信息汇总

tabiya-open-dataset 概述

数据集内容

  • 包含 ESCO 模型,以 CSV 格式提供。
  • 可用于导入 Tabiya Open Taxonomy Platform。
  • 也可作为独立数据集,用于数据分析或其他系统导入。

ESCO 模型

  • 基于 ESCO v.1.1.1。
  • ESCO 是一个欧洲标准,提供描述职业、技能和资格的多语言框架。
  • 广泛应用于劳动力市场分析、技能匹配和职业发展。

文件位置

AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
ESCO v.1.1.1数据集的构建基于欧洲技能、能力、资格和职业(ESCO)分类系统,该系统提供了一个标准化的多语言框架,用于描述职业、技能和资格。数据集通过将原始的ESCO v.1.1.1数据转换为CSV格式,使其能够被导入到Tabiya开放分类平台中,同时也为独立的数据分析或其他系统导入提供了便利。
使用方法
使用ESCO v.1.1.1数据集时,用户可以直接下载CSV文件,并将其导入到Tabiya开放分类平台中,或者用于独立的数据分析项目。详细的文件信息和使用指南可以在提供的链接中找到,确保用户能够充分利用数据集进行职业分类、技能匹配和相关领域的研究。
背景与挑战
背景概述
ESCO v.1.1.1数据集是由欧洲技能、能力、资格和职业分类系统(ESCO)提供的标准化、多语言框架,旨在描述职业、技能和资格。该数据集由Tabiya Open Taxonomy平台进一步构建和扩展,并以CSV格式提供,便于导入到各种系统中进行数据分析或系统集成。ESCO分类系统广泛应用于劳动力市场分析、技能匹配和职业发展等领域,为相关研究和实践提供了重要的标准化工具。
当前挑战
ESCO v.1.1.1数据集的主要挑战在于其多语言特性和标准化需求的平衡。构建过程中,确保数据在不同语言和文化背景下的准确性和一致性是一个复杂的问题。此外,将ESCO分类系统有效地集成到不同的应用场景中,如劳动力市场分析和职业发展规划,需要解决数据格式兼容性和系统集成的技术难题。
常用场景
经典使用场景
ESCO v.1.1.1数据集的经典使用场景主要体现在职业分类与技能匹配领域。该数据集通过提供标准化的职业、技能和资格描述,支持劳动力市场的分析与技能匹配。研究者和行业专家可以利用这一数据集进行职业路径规划、技能需求预测以及跨语言的职业信息对比,从而为职业发展和教育培训提供科学依据。
解决学术问题
ESCO v.1.1.1数据集解决了职业分类与技能描述的标准化问题,为学术研究提供了统一的多语言框架。这一数据集有助于解决劳动力市场分析中的技能匹配难题,推动职业教育和培训的精准化发展。其多语言特性还为跨文化职业研究提供了便利,促进了国际间的职业标准对比与交流。
实际应用
在实际应用中,ESCO v.1.1.1数据集被广泛用于职业咨询、教育培训和人力资源管理等领域。企业可以利用该数据集进行员工技能评估与提升,教育机构则可据此设计更具针对性的课程体系。此外,政府和非营利组织也可通过该数据集进行劳动力市场监测与政策制定,提升就业市场的效率与公平性。
数据集最近研究
最新研究方向
在职业分类与技能匹配领域,ESCO v.1.1.1数据集的研究方向主要集中在跨语言的职业与技能标准化框架的构建与应用。该数据集通过提供多语言的职业、技能和资格描述,支持劳动力市场的分析与技能匹配,成为欧洲及全球范围内职业发展与教育培训的重要参考。前沿研究聚焦于如何利用ESCO分类系统优化职业推荐算法、提升跨行业技能迁移的效率,以及在数字化转型背景下,如何将ESCO框架与新兴技术如人工智能和大数据分析相结合,以实现更精准的劳动力市场预测与职业规划。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)

学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。

arXiv 收录

猫狗图像数据集

该数据集包含猫和狗的图像,每类各12500张。训练集和测试集分别包含10000张和2500张图像,用于模型的训练和评估。

github 收录

GAOKAO-Bench

GAOKAO-Bench是由复旦大学计算机科学与技术学院创建的数据集,涵盖了2010至2022年间中国高考的所有科目题目,共计2811题。该数据集包含1781道客观题和1030道主观题,题型多样,包括单选、填空、改错、开放性问题等。数据集通过自动化脚本和人工标注将PDF格式的题目转换为JSON文件,数学公式则转换为LATEX格式。GAOKAO-Bench旨在为大型语言模型提供一个全面且贴近实际应用的评估基准,特别是在解决中国高考相关问题上的表现。

arXiv 收录

CliMedBench

CliMedBench是一个大规模的中文医疗大语言模型评估基准,由华东师范大学等机构创建。该数据集包含33,735个问题,涵盖14个核心临床场景,主要来源于顶级三级医院的真实电子健康记录和考试练习。数据集的创建过程包括专家指导的数据选择和多轮质量控制,确保数据的真实性和可靠性。CliMedBench旨在评估和提升医疗大语言模型在临床决策支持、诊断和治疗建议等方面的能力,解决医疗领域中模型性能评估的不足问题。

arXiv 收录

Nexdata/chinese_dialect

该数据集包含25,000小时的中文方言语音数据,收集自多个方言区域的本地方言使用者,涵盖闽南语、粤语、四川话、河南话、东北话、上海话、维吾尔语和藏语等。数据格式为16kHz、16bit、未压缩的wav文件,单声道。句子准确率超过95%。数据集支持的任务包括自动语音识别(ASR)和音频说话人识别。

hugging_face 收录