Детальная информация

Название Компетентностный подход к анализу рынка труда в сфере информационных технологий: выпускная квалификационная работа магистра: направление 01.04.05 «Статистика» ; образовательная программа 01.04.05_01 «Моделирование и анализ больших данных в экономике»
Авторы Охват Дарья Денисовна
Научный руководитель Богданова Татьяна Александровна
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2025
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика профиль компетенций ; отрасль информационных технологий ; soft skills ; hard skills ; NER-модель ; competence profile ; information technology industry ; NER model
Тип документа Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Магистратура
Код специальности ФГОС 01.04.05
Группа специальностей ФГОС 010000 - Математика и механика
DOI 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-2014
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Дополнительно Новинка
Ключ записи ru\spstu\vkr\34877
Дата создания записи 02.07.2025

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

Целью работы является анализ динамики структуры профессиональных компетентностных профилей специалистов в сфере информационных технологий с применением методов NLP и машинного обучения. Предмет исследования – динамика изменения компетентностных профилей специалистов с помощью инструментов машинного обучения и обработки естественного языка.  Методология и методы исследования включают количественные методы, а также методы экономического, графового и сравнительного анализа. Для реализации методологии применяются инструменты машинного обучения и обработки естественного языка. Результатом ВКР является разработанный комплексный алгоритм, который объединяет применение разработанного автором словаря компетенций и обученной автором модели распознавания именованных сущностей, позволяющей проводить автоматическое извлечение компетенций из текстов вакансий с учетом контекстуальных связей между словами. Предложена комплексная методология автоматизированного извлечения компетенций из описаний вакансий, которая может использоваться как представителями компаний, так и образовательными учреждениями. Основные выводы по содержательной части состоят в том, что специалисты сферы IT должны обладать как техническими, так и мягкими навыками, а также расширять свои знания в области различных инструментов работы, т.е. развивать междисциплинарные навыки.

The purpose of the work is to analyse the dynamics of the structure of professional competence profiles of information technology specialists using NLP and machine learning methods. The subject of the research is the dynamics of changes in the competence profiles of specialists using machine learning and natural language processing tools.  The methodology and research methods include quantitative methods, as well as methods of economic, graph and comparative analysis. Machine learning and natural language processing tools are used to implement the methodology. The result of the research is the developed complex algorithm that combines the use of the competence dictionary developed by the author and the named entity recognition model trained by the author, which allows automatic extraction of competencies from job texts, considering the contextual connections between words. A comprehensive methodology for the automated extraction of competencies from job descriptions is proposed, which can be used by both company representatives and educational institutions. The main conclusions on the substantive part are that IT specialists should have both technical and soft skills, as well as expand their knowledge in the field of various work tools, i.e. develop interdisciplinary skills.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 0 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика