Від вимог ринку праці для фахівців з обробки даних до інноваційного проєктування освітніх програм: презентація дослідження
У вівторок, 12.11.2024, до уваги учасників освітньої спільноти було запропоновані результати спільного дослідження науковців ХДУ, Українського центру оцінювання якості освіти і Національного університету біоресурсів і природокористування на тему "Орієнтовані на дані методи машинного навчання для визначення вимог ринку праці". Результати спільної роботи наукового колективу представив доктор економічних наук, професор кафедри комп’ютерних наук та програмної інженерії Віталій Кобець
Дослідження спрямоване на розробку підходу із застосуванням методів і моделей машинного навчання для аналізу відкритих даних вакансій ринку праці. Його основна мета - сформулювати рекомендації для здобувачів щодо побудови індивідуальних освітніх траєкторій в галузі підготовки фахівців з даних.
Серед основних результатів дослідження були визначені вимоги ринку праці на основі аналізу 6025 вакансій для посад фахівців з даних. Виявлено, що ключовими навичками є Python, SQL, машинне навчання, аналіз та візуалізація даних.
Проведено кластерний аналіз вакансій, що дозволило виділити 5 основних спеціалізацій фахівців з даних: інженери баз даних, інженери з операцій з даними, аналітики даних, інженери хмарних даних, дослідники даних.
Побудована прогнозна модель машинного навчання (точність 99,42%), що дозволяє рекомендувати індивідуальні освітні траєкторії здобувачам на основі вже сформованих у них фахових навичок.
Проведено увідповіднення визначених навичок і технологій, фахових компетентностей, програмних результатів навчання та вибіркових освітніх компонентів освітньої програми "Інформаційні системи та технології" бакалаврського рівня Херсонського державного університету.
Отримані результати дослідження дозволять здобувачам ефективно проєктувати індивідуальні освітні траєкторії, а викладачам і гарантам - оновлювати освітні програми відповідно до актуальних вимог ринку праці.
