Розробка технології управління персоналом методами Data Science
Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2025
Автор(и) :
Книш Сніжана Михайлівна
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Книш, С. М. (2025). Розробка технології управління персоналом методами Data Science [Магістерська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/6670
[ДСТУ] Книш С. М. Розробка технології управління персоналом методами Data Science : кваліфікаційна робота магістра : 122 Комп’ютерні науки / наук. кер. Ю. Л. Хлевна. Київ, 2025. 95 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/6670 (дата звернення: 25.07.2026).
Мета дипломної роботи магістра – підвищення ефективності рекрутингових процесів у системі управління персоналом шляхом розробки та впровадження технології прогнозування термінів закриття вакансій із застосуванням методів Data Science.
Об’єкт дослідження – процеси Data Science в сфері управління персоналом, спрямовані на прогнозування термінів закриття вакансій та оптимізацію рекрутингових процесів.
Предмет дослідження – моделі, методи та технології Data Science, технології управління персоналом методами Data Science.
Наукова новизна дослідження полягає полягає у розширенні предметного поля HR-аналітики шляхом формалізації підходу до прогнозування тривалості закриття вакансій як самостійного обʼєкта дослідження, що раніше не
набув належного наукового висвітлення та розглядався здебільшого в контексті загальної оцінки ефективності рекрутингу. У роботі обґрунтовано доцільність виокремлення цього аспекту як окремої задачі моделювання в межах застосування методів Data Science. Відмінність запропонованого підходу полягає в орієнтації на прогнозування саме термінів закриття вакансій, що залишається малодослідженим аспектом у сучасній HR-аналітиці, на відміну від широко представлених рішень щодо класифікації кандидатів або оцінки їхньої відповідності. Модель враховує поєднання категоріальних та кількісних змінних, специфічних для рекрутингового процесу, а також адаптована для застосування у внутрішніх HR-системах без потреби у складних технічних інтеграціях.
Практична цінність цього дослідження полягає у розробці та впровадженні технології прогнозування термінів закриття вакансій на основі методів Data Science. Запропонована технологія дозволяє компаніям оптимізувати процеси рекрутингу, скорочуючи час пошуку кандидатів та ефективніше розподіляючи HR-ресурси. Результати дослідження можуть бути використані для вдосконалення систем планування кадрових потреб, що сприяє
своєчасному укомплектуванню команд проєктів і зменшенню ризиків затримок у виконанні бізнес-процесів. Крім того, розроблена технологія може слугувати основою для створення аналітичних HR-дашбордів, які забезпечують прозорість і прогнозованість процесів найму. Застосування моделі також дає змогу підвищити якість управлінських рішень у сфері людських ресурсів, забезпечуючи організаціям гнучкість та адаптивність до змін на ринку праці.
Об’єкт дослідження – процеси Data Science в сфері управління персоналом, спрямовані на прогнозування термінів закриття вакансій та оптимізацію рекрутингових процесів.
Предмет дослідження – моделі, методи та технології Data Science, технології управління персоналом методами Data Science.
Наукова новизна дослідження полягає полягає у розширенні предметного поля HR-аналітики шляхом формалізації підходу до прогнозування тривалості закриття вакансій як самостійного обʼєкта дослідження, що раніше не
набув належного наукового висвітлення та розглядався здебільшого в контексті загальної оцінки ефективності рекрутингу. У роботі обґрунтовано доцільність виокремлення цього аспекту як окремої задачі моделювання в межах застосування методів Data Science. Відмінність запропонованого підходу полягає в орієнтації на прогнозування саме термінів закриття вакансій, що залишається малодослідженим аспектом у сучасній HR-аналітиці, на відміну від широко представлених рішень щодо класифікації кандидатів або оцінки їхньої відповідності. Модель враховує поєднання категоріальних та кількісних змінних, специфічних для рекрутингового процесу, а також адаптована для застосування у внутрішніх HR-системах без потреби у складних технічних інтеграціях.
Практична цінність цього дослідження полягає у розробці та впровадженні технології прогнозування термінів закриття вакансій на основі методів Data Science. Запропонована технологія дозволяє компаніям оптимізувати процеси рекрутингу, скорочуючи час пошуку кандидатів та ефективніше розподіляючи HR-ресурси. Результати дослідження можуть бути використані для вдосконалення систем планування кадрових потреб, що сприяє
своєчасному укомплектуванню команд проєктів і зменшенню ризиків затримок у виконанні бізнес-процесів. Крім того, розроблена технологія може слугувати основою для створення аналітичних HR-дашбордів, які забезпечують прозорість і прогнозованість процесів найму. Застосування моделі також дає змогу підвищити якість управлінських рішень у сфері людських ресурсів, забезпечуючи організаціям гнучкість та адаптивність до змін на ринку праці.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології::122 Комп’ютерні науки
Галузі науки і техніки (FOS) :
Інженерія та технології
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
2.54 MB
Контрольна сума :
(MD5):6da27c9bf35cf980e3e0d3721a1f1228
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International