Від вимог ринку праці для фахівців з обробки даних до інноваційного проєктування освітніх програм: презентація дослідження
w
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.