| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Козинец, А. Н. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2024-07-09T11:54:14Z | - |
| dc.date.available | 2024-07-09T11:54:14Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Козинец, А. Н. Применение интеллектуального анализа данных для прогнозирования успешности трудоустройства социально уязвимых групп = Application of Intelligent Data Analysis to Predict the Employment Success of Socially Vulnerable Groups / А. Н. Козинец // Цифровая трансформация. – 2024. – Т. 30, № 2. – С. 33–42. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/56436 | - |
| dc.description.abstract | В условиях современного общества, где социальная уязвимость определяется через существование
групп населения с ограниченными материальными ресурсами и соответствующей потребностью
в социальной поддержке, возникают сложные вызовы для исследователей и практиков в сфере социально-
экономической политики. В статье рассмотрено применение методов интеллектуального анализа данных
для прогнозирования эффективности трудоустройства социально уязвимых категорий населения. Осуществлен
многоаспектный анализ данной проблематики, охватывающий различные ее грани. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | цифровая трансформация | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.subject | информационные системы | en_US |
| dc.subject | трудоустройство | en_US |
| dc.title | Применение интеллектуального анализа данных для прогнозирования успешности трудоустройства социально уязвимых групп | en_US |
| dc.title.alternative | Application of Intelligent Data Analysis to Predict the Employment Success of Socially Vulnerable Groups | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| dc.identifier.DOI | http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2024-30-2-33-42 | - |
| local.description.annotation | In modern society, where social vulnerability is defined through the existence of population groups
with limited material resources and a corresponding need for social support, complex challenges arise for researchers
and practitioners in the field of socio-economic policy. The article discusses the use of data mining methods
to predict the effectiveness of employment of socially vulnerable categories of the population. A multidimensional
analysis of this issue was carried out, covering its various facets. | en_US |
| Appears in Collections: | Том 30, № 2
|
