Розвідувальний аналіз даних для інформаційної технології аналізу та передбачення заробітної плати Data Developers методами машинного навчання
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Дослідження присвячене підготовці та розвідувальному аналізу даних для подальшого використання в інформаційній технології аналізу та передбачення заробітної плати Data Developers методами машинного навчання. Проведено аналіз структури датасету та його основних характеристик, а також досліджено можливі взаємозв’язки між рівнем оплати праці Data Developers та таких ключових чинників як професійний досвід, формат зайнятості, можливість віддаленої роботи та масштаб компанії.
The study is devoted to the preparation and exploratory data analysis for further use in the information technology of analysis and prediction of Data Developers' salaries using machine learning methods. The dataset structure and its key features were analyzed, as well as investigates possible relationships between the level of remuneration of Data Developers and such key factors as professional experience, employment format, the possibility of remote work and the scale of the company.
The study is devoted to the preparation and exploratory data analysis for further use in the information technology of analysis and prediction of Data Developers' salaries using machine learning methods. The dataset structure and its key features were analyzed, as well as investigates possible relationships between the level of remuneration of Data Developers and such key factors as professional experience, employment format, the possibility of remote work and the scale of the company.
Опис
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
978-617-8163-57-0
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Старинець Т. В., Войцеховська О. О. Розвідувальний аналіз даних для інформаційної технології аналізу та передбачення заробітної плати Data Developers методами машинного навчання // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25054.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (10)
- Ghorai, P., Barik, R. Salary Prediction Using Machine Learning Techniques. In: Tiwari, S., Trivedi, M.C., Kolhe, M.L., Singh, B.K. (eds) Advances in Data and Information Sciences. ICDIS 2024. Lecture Notes in Networks and Systems, 2025, vol 1193. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-97-9619-9_17
- Rukiye Kaya, Mehtap Saati, Mehmet Gkhan Bakal. "Improving Salary Offer Processes With Classification Based Machine Learning Models", 2024 8th International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP), 2024, pp.1-7, doi: 10.1109/IDAP64064.2024.10710706
- A. Asaduzzaman, M. R. Uddin, Y. Woldeyes and F. N. Sibai, "A Novel Salary Prediction System Using Machine Learning Techniques," 2024 Joint International Conference on Digital Arts, Media and Technology with ECTI Northern Section Conference on Electrical, Electronics, Computer and Telecommunications Engineering (ECTI DAMT & NCON), Chiang-mai, Thailand, 2024, pp. 38-43, doi: 10.1109/ECTIDAMTNCON60518.2024.10480058.
- Data Developer Salary in 2024 [ ]. : https://www.kaggle.com/datasets/zeesolver/dataeng-salary-2024
- Міжквартильний або інтерквартильний розмах (IQR) [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://uk.economypedia.com/11035383-interquartile-range
- Pandas Getting started. 2024 [ ] : https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/index.html
- Seaborn Tutorial. 2023 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://seaborn.pydata.org/tutorial.html
- Matplotlib Pyplot Documentation. 2024 [ ]. : https://matplotlib.org/3.5.3/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html
- A Complete Guide to Data Visualization in Python With Libraries & More. 2023 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.simplilearn.com/tutorials/python-tutorial/data-visualization-in-python.
- Мокін В.Б., Дратований М.В. Наука про дані: машинне навчання та інтелектуальний аналіз даних. Навчальний посібник. м. Вінниця, 2024 р. 263 с. URL: https://iq.vntu.edu.ua/repository/getfile.php/8163.pdf.