АЛГОРИТМЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В АНАЛИЗЕ ДАННЫХ ПО УРОВНЮ ТРУДОУСТРОЙСТВА ВЫПУСКНИКОВ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УЧРЕЖДЕНИЙ

Abstract

В настоящее время искусственный интеллект, являясь важным фактором развития современной экономики, широко применяется в анализе деятельности различных организаций в целях как повышения эффективности их работы, так и поддержки принятия управленческих решений. Машинное обучение, как область искусственного интеллекта, включает в себя методы и алгоритмы, предназначенные для проведения интеллектуального анализа данных из различных прикладных областей. В данной статье рассматривается применение моделей машинного обучения в исследовании данных о выпускниках средних специальных и высших учебных заведений по различным регионам Российской Федерации, различным направлениям и уровням подготовки обучающихся. Для проведения анализа использовались открытые данные о выпускниках более 5000 высших и средних специальных российских учебных заведений, сформированные из информационных систем Социального фонда и Рособрнадзора. Представленное исследование отражает основные этапы проведения разведывательного анализа и предварительной обработки данных с целью решения задач предсказания и кластеризации. Группы построенных моделей, по каждой из которых определены соответствующие метрики качества, позволяют прогнозировать значения доли трудоустроенных выпускников учебных заведений и показателя уровня трудоустройства по учебным заведениям.