| dc.contributor.author | Охріменко, А. В. | uk |
| dc.contributor.author | Варчук, І. В. | uk |
| dc.contributor.author | Okhrimenko, A. V. | en |
| dc.contributor.author | Varchuk, I. V. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-09-17T10:06:27Z | |
| dc.date.available | 2026-09-17T10:06:27Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Охріменко А. В., Варчук І. В. Прогнозування показників ринку праці в Україні з використанням методів машинного навчання та часових рядів // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/29148. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54490 | |
| dc.description.abstract | У сучасних умовах нестабільності економіки особливої актуальності набуває задача прогнозування показників ринку праці, зокрема рівня безробіття. Зміни макроекономічних факторів, таких як інфляція та зростання валового внутрішнього продукту, суттєво впливають на зайнятість населення та потребують детального аналізу. | uk |
| dc.description.abstract | In modern conditions of economic instability, forecasting labor market indicators, particularly unemployment rate, becomes highly relevant. Changes in macroeconomic factors such as inflation and GDP growth significantly affect employment levels and require detailed analysis. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/29148 | |
| dc.subject | ринок праці | uk |
| dc.subject | безробіття | uk |
| dc.subject | прогнозування | uk |
| dc.subject | SARIMA | en |
| dc.subject | Random Forest | en |
| dc.subject | часові ряди | uk |
| dc.subject | машинненавчання | uk |
| dc.subject | labor market | en |
| dc.subject | unemployment | en |
| dc.subject | forecasting | en |
| dc.subject | time series | en |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.title | Прогнозування показників ринку праці в Україні з використанням методів машинного навчання та часових рядів | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.85: 330.4 | |
| dc.relation.references | Hyndman R. J., Athanasopoulos G. Forecasting: Principles and Practice. – 3rd ed. – OTexts, 2021. James G., Witten D., Hastie T., Tibshirani R. An Introduction to Statistical Learning. – 2nd ed. – Springer, 2021. McKinney W. Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter. – 3rd ed. – O’Reilly Media, 2022. World Bank World Development Indicators. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://data.worldbank.org/ | en |
