dc.contributor.author | Доленко, Б. А. | uk |
dc.contributor.author | Варчук, І. В. | uk |
dc.date.accessioned | 2024-04-30T07:21:28Z | |
dc.date.available | 2024-04-30T07:21:28Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.citation | Доленко Б. А., Варчук І. В. Інформаційна технологія аналізу та передбачення заробітної плати у сфері Data Science у 2023 році. Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/19799. | uk |
dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41827 | |
dc.description.abstract | Для розробки інформаційної технології аналізу та передбачення заробітної плати у сфері Data Science у 2023 році було здійснено збір та обробку відповідних даних, які стосуються динаміки заробітної плати в даному сегменті. Використовуючи передові інструменти аналізу даних та технології обробки інформації, проведено детальний аналіз параметрів, що впливають на зміни в рівні оплати праці у галузі Data Science. Розроблена система надає можливість глибокого вивчення факторів, що визначають заробітну плату в цій сфері, що сприяє більш точному розумінню ринкових умов та прийняттю ефективних управлінських рішень. | uk |
dc.description.abstract | For the development of information technology for the analysis and prediction of wages in the field of Data Science in 2023, the collection and processing of relevant data related to the dynamics of wages in this segment was carried out. Using advanced data analysis tools and information processing technologies, a detailed analysis of the parameters
affecting changes in the level of remuneration in the field of Data Science was carried out. The developed system provides
an opportunity for in-depth study of the factors that determine wages in this area, which contributes to a more accurate
understanding of market conditions and the adoption of effective management decisions. | en |
dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. | uk |
dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/19799 | |
dc.subject | Інформаційна технологія | uk |
dc.subject | аналіз даних | uk |
dc.subject | передбачення | uk |
dc.subject | заробітна плата | uk |
dc.subject | Information Technology | en |
dc.subject | Data Analysis | en |
dc.subject | Forecasting | en |
dc.subject | Salary | en |
dc.subject | Data Science | en |
dc.title | Інформаційна технологія аналізу та передбачення заробітної плати у сфері Data Science у 2023 році | uk |
dc.type | Thesis | |
dc.identifier.udc | 004.9+336 | |
dc.relation.references | CAO, Longbing. Data science: a comprehensive overview. ACM Computing Surveys (CSUR),
2021, 50.3: 1-42. [Електронний ресурс]: Режим доступу: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3076253 | en |
dc.relation.references | Machine Learning - Машинне навчання [Електронний ресурс]: Режим доступу:
https://www.it.ua/knowledge-base/technology-innovation/machine-learning | en |
dc.relation.references | Dolenko B. Kaggle Notebook «Salary Prediction» [Електронний ресурс]. Режим доступу:
https://www.kaggle.com/code/bohdandolenko/salary-prediction | en |
dc.relation.references | MATBOULI, Yasser T.; ALGHAMDI, Suliman M. Statistical machine learning regression models
for salary prediction featuring economy wide activities and occupations. Information, 2022, 13.10: 495.
[Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www.mdpi.com/2078-2489/13/10/495/pdf | en |