Інформаційна технологія аналізу та передбачення заробітної плати у сфері Data Science у 2023 році
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
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.
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.
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.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
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.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- 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
- Machine Learning - Машинне навчання [Електронний ресурс]: Режим доступу: https://www.it.ua/knowledge-base/technology-innovation/machine-learning
- Dolenko B. Kaggle Notebook «Salary Prediction» [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www.kaggle.com/code/bohdandolenko/salary-prediction
- 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