Репозитарій КНУ
  • Yкраї́нська
  • English
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
Репозитарій КНУ
  • Фонди & Зібрання
  • Статистика
  • Yкраї́нська
  • English
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
  1. Головна
  2. Кваліфікаційні роботи | Qualifying works
  3. Магістерські роботи | Master's theses
  4. Розробка технології управління персоналом методами Data Science
 
  • Деталі
Параметри

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) :
Хлевна, Юлія Леонідівна 
Кафедра технологій управління 
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/6670
Цитування :
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.
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.
Ключові слова :

управління персоналом...

Data Science

рекрутинг

Random Forest

прогнозування

HR-аналітика

машинне навчання

аналітична модель

Галузі знань та спеціальності :
122 Комп’ютерні науки
Галузі науки і техніки (FOS) :
Інженерія та технології
Тип зібрання :
Publication
Файл(и) :
Вантажиться...
Ескіз
Формат

Adobe PDF

Розмір :

2.54 MB

Контрольна сума:

(MD5):6da27c9bf35cf980e3e0d3721a1f1228

Ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons CC BY-NC

Налаштування куків Політика приватності Угода користувача Надіслати відгук

Побудовано за допомогою Програмне забезпечення DSpace-CRIS - Розширення підтримується та оптимізується 4Наука

м. Київ, вул. Володимирська, 58, к. 42

(044) 239-33-30

ir.library@knu.ua