dc.contributor.author |
Леденчук, С. В. |
|
dc.date.accessioned |
2022-02-08T09:04:04Z |
|
dc.date.available |
2022-02-08T09:04:04Z |
|
dc.date.issued |
2021 |
|
dc.identifier.uri |
http://ekhsuir.kspu.edu/123456789/16226 |
|
dc.description |
Леденчук, С. В. Інституційні аспекти інтегрованого виявлення кластерів абітурієнтів засобами ІКТ = Institutional aspects of integrated identification of clusters of entrants by means of ICT : кваліфікаційна робота на здобуття ступеня вищої освіти «магістр» / С. В. Леденчук ; наук. керівники - доктор економічних наук, професор В. М. Кобець ; Міністерство освіти і науки України ; Херсонський держ. ун-т, Ф-т комп’ютерних наук, фізики та математики, Кафедра інформатики, програмної інженерії та економічної кібернетики. – Херсон : ХДУ, 2021. – 51 с. |
uk_UA |
dc.description.abstract |
Різний рівень підготовки здобувачів, перелік сертифікатів ЗНО, пріоритетність, місце проживання створює передумови для забезпечення різних інституційних умов та індивідуальної траєкторії їх навчання. Цільова аудиторія абітурієнтів, розподілена на кластери, дозволить підготувати відповідні заходи з визначення цільових груп абітурієнтів для ІТ спеціальностей. З огляду на це, кваліфікаційна робота характеризується актуальністю. Метою кваліфікаційної роботи є визначення кластерів абітурієнтів засобами ІКТ для адаптації освітніх програм ЗВО до попиту потенційних здобувачів вищої освіти. Для досягнення зазначеної мети вивчається література з парсингу даних, кластерного аналізу даних, SOM – кластеризації та мова програмування R у фреймворку RStudio
Different level of preparation of graduates, list of certificates, priority, place of residence create conditions for providing different institutional conditions and individual trajectory of their studies. The target audience of applicants, divided into clusters, will allow to prepare appropriate measures for the identification of target groups of applicants for IT specialties. In view of this, the qualification work is characterized by its relevance. The aim of qualification work is to identify clusters of applicants by ICT tools for adaptation of educational programs HIE to the intake of potential higher education students. To achieve this goal we study literature on data parsing, cluster data analysis, SOM-clustering and R programming language in RStudio . |
uk_UA |
dc.subject |
самоорганізаційні карти |
uk_UA |
dc.subject |
кластеризація |
uk_UA |
dc.subject |
інтелектуальний аналіз даних |
uk_UA |
dc.subject |
data mining |
uk_UA |
dc.subject |
self-organizing maps |
uk_UA |
dc.subject |
clustering |
uk_UA |
dc.title |
ІНСТИТУЦІЙНІ АСПЕКТИ ІНТЕГРОВАНОГО ВИЯВЛЕННЯ КЛАСТЕРІВ АБІТУРІЄНТІВ ЗАСОБАМИ ІКТ |
uk_UA |
dc.title.alternative |
INSTITUTIONAL ASPECTS OF INTEGRATED IDENTIFICATION OF CLUSTERS OF ENTRANTS BY MEANS OF ICT |
uk_UA |
dc.type |
Other |
uk_UA |