Estudo da empregabilidade feminina utilizando técnicas de mineração de dados e algoritmos de machine learning

Abstract

O atual cenário da empregabilidade feminina no Brasil é preocupante, apesar de serem a maioria da população, mulheres representam 41,2% da população economicamente ativa, enquanto homens são 58,8%. Além disso, mulheres lideram as taxas de desemprego. No contexto mundial, a ONU orienta os países membros em promover a igualdade de gênero e empoderamento. Nesse sentido, é necessário ações governamentais que viabilizem a inclusão feminina no mercado de trabalho e a equidade salarial. A utilização de tecnologias para análise do grande volume de dados é realidade e pode gerar informações essenciais para criação de políticas públicas e sociais. A proposta da pesquisa é utilizar as informações bases de dados do ano base 2018 compostas pela Relação Anual de Informações Sociais (RAIS) e pelo Cadastro Geral de Empregados e Desempregados (CAGED) para estudar o perfil da empregabilidade feminina no contexto do mercado de trabalho brasileiro utilizando técnicas de aprendizado de máquina. E assim, gerar informações para futuras políticas governamentais e empresariais. Como resultado, conseguimos observar de forma automatizada e rápida fatores que afetam a empregabilidade feminina no país