Розробка технології управління персоналом методами Data Science

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.
Дипломна робота складається зі вступу, основної частини, яка включає чотири розділи, висновків та переліку використаних джерел. Всього налічує 95 сторінок, перелік посилань з 37 джерел на 5 сторінках.

Ключові слова: управління персоналом, Data Science, рекрутинг, Random Forest, прогнозування, HR-аналітика, машинне навчання, аналітична модель.