Управление кадровым потенциалом вузов

Статья в сборнике трудов конференции
DOI: 10.31483/r-110166
Open Access
XI научно-практическая конференция с международным участием «Актуальные вопросы современной науки и образования»
Creative commons logo
Опубликовано в:
XI научно-практическая конференция с международным участием «Актуальные вопросы современной науки и образования»
Автор:
Щедрина Е. В. 1
Рубрика:
Передовой педагогический опыт среднего профессионального образования и высшей школы
Страницы:
272-273
Получена: 17.02.2024

Рейтинг:
Статья просмотрена:
732 раз
Размещено в:
РИНЦ
1 ФГБОУ ВО «Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К.А. Тимирязева»
Для цитирования:

Аннотация

В статье рассмотрена важная проблема управления кадровым потенциалом вузов страны, с целью прогнозирования возможных исходов в различных ситуациях и оптимизации принимаемых управленческих решений руководства на основе технологии BigData и Machine Learning.

Список литературы

  1. 1. Big Data и Machine Learning в HR: еще 5 примеров успешного использования информационных технологий для управления человеческими ресурсами [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.bigdataschool.ru/bigdata/big-data-machine-learning-hr-staff-management.html (дата обращения: 17.02.2024).
  2. 2. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://minobrnauki.gov.ru/ru/activity/stat/highed/ (дата обращения: 17.02.2024).
  3. 3. Построение модели оттока сотрудников с целью разработки стратегии удержания [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/articles/582304/ (дата обращения 17.02.2024).
  4. 4. Снежко В.Л. Кластерный анализ возраста профессорско-преподавательского состава вузов субъектов Российской Федерации / В.Л. Снежко, Е.В. Щедрина // Казанский педагогический журнал. – 2020. – №2 (139). – С. 44–55. – EDN PRFHNJ

Комментарии(0)

При добавлении комментария укажите:
  • степень актуальности публикуемого материала;
  • общую оценку (оригинальность и актуальность темы, полнота, глубина, всесторонность раскрытия темы, логичность, связность, доказательность, структурная упорядоченность, характер и достоверность примеров, иллюстративного материала, убедительность выводов);
  • недостатки, недочеты;
  • вопросы и пожелания Автору.