Upravlenie kadrovym potentsialom vuzov

Proceeding
DOI: 10.31483/r-110166
Open Access
XI scientific and practical conference with international participation «Relevant problems of modern science and education»
Creative commons logo
Published in:
XI scientific and practical conference with international participation «Relevant problems of modern science and education»
Author:
Elena V. Shchedrina 1
Work direction:
Передовой педагогический опыт среднего профессионального образования и высшей школы
Pages:
272-273
Received: 17 February 2024

Rating:
Article accesses:
718
Published in:
РИНЦ
1 FSBEI of HE “Russian Timiryazev State Agrarian University”
For citation:
Shchedrina E. V. (2024). Upravlenie kadrovym potentsialom vuzov. Relevant problems of modern science and education, 272-273. Чебоксары: PH "Sreda". https://doi.org/10.31483/r-110166

Abstract

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.

References

  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

Comments(0)

When adding a comment stipulate:
  • the relevance of the published material;
  • general estimation (originality and relevance of the topic, completeness, depth, comprehensiveness of topic disclosure, consistency, coherence, evidence, structural ordering, nature and the accuracy of the examples, illustrative material, the credibility of the conclusions;
  • disadvantages, shortcomings;
  • questions and wishes to author.