El desarrollo de este proyecto tiene como entorno de trabajo a Twitter y contempla dos fases. Una primera fase donde se realiza la minería de textos, la cual obtiene datos a través de una API, datos que se recopilan en forma de tweets, importados a formato CSV (Valores separados por comas). el cual es entendible para el lenguaje R, posteriormente se limpian, estandarizan y convierten los datos de acuerdo con los requerimientos de este lenguaje. La segunda parte corresponde al análisis de sentimientos, esta partirá de un pre procesado de los datos, para este proyecto se parte de un subconjunto de 218 Tweets. A este conjunto de datos se les analiza el sentimiento. Para lo cual un algoritmo recibe entrenamiento manual, por medio de Machine Learning, aprende y finalmente es capaz de predecir tendencias, en este caso tendencias laborales en TI, las cuales se proyectan en gráficos tipo Histograma y Nubes de palabras además de tablas de frecuencias y visualización datos estadísticos como media, mediana y moda, se encuentra 29 vectores de soporte y dos clases clasificadas con un porcentaje de precisión del 98%. Para facilitar el uso al usuario, se realiza una interfaz gráfica desarrollada por medio de una aplicación web, la cual está diseñada por medio de la librería Shiny desde R. El software contiene dos entornos, el primero dedicado a la recopilación de datos desde Twitter y el segundo para análisis de textos.