Development of an Algorithm to Analyze Vacancies in the Labor Market Based on Open-Source Data ; Разработка алгоритма анализа вакансий на рынке труда по данным из открытых источников

Συγγραφείς: O. A. Khokhlova, A. N. Khokhlova, A. T. Choyzhalsanova, О. А. Хохлова, А. Н. Хохлова, А. Ц. Чойжалсанова

Πηγή: Voprosy statistiki; Том 29, № 4 (2022); 33-41 ; Вопросы статистики; Том 29, № 4 (2022); 33-41 ; 2658-5499 ; 2313-6383

Θεματικοί όροι: программный язык Python, labor statistics, mathematical and statistical methods of data analysis, machine learning methods, Python programming language, статистика труда, математико-статистические методы анализа данных, методы машинного обучения

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1458/907; Атлас новых профессий 3.0./ под ред. Д. Варламовой, Д. Судакова. М.: Интеллектуальная Литература, 2020. 456 с.; Хохлова А.Н. Парсинг вакансий на рынке труда из открытых источников / X Международная научно-практическая конференция имени А.И. Китова «Информационные технологии и математические методы в экономике и управлении» (ИТиММ-2020). 15–16 октября 2020 г.: сборник статей. Москва: ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г.В. Плеханова», 2020. С. 253–259.; Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ. / Дж.-О. Ким, Ч.У. Мьюллер, У.Р. Клекка и др. /под ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989. 215 с.; Dangeti P. Statistics for Machine Learning. Packt Publishing Ltd., 2017. 442 p.; Gutierrez D.D. Machine Learning and Data Science: An Introduction to Statistical Learning Methods with R. Technics Publications, 2015. 282 p.; Кун М., Джонсон К. Предиктивное моделирование на практике. СПб: Питер, 2019. 640 с.; https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1458

Διαθεσιμότητα: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1458
https://doi.org/10.34023/2313-6383-2022-29-4-33-41