статья посвящена исследованию возможностей применения методологии больших данных для анализа рынка труда IT-специалистов. Рассматриваются ключевые этапы аналитического конвейера: сбор и интеграция гетерогенных данных, предобработка и очистка, преобразование категориальных переменных, статистический анализ и предиктивное моделирование. Особое внимание уделяется проблемам обеспечения достоверности данных и преодоления семантического разнообразия. Обосновывается, что применение методов машинного обучения позволяет не только описывать текущее состояние рынка, но и строить прогнозные модели заработных плат на основе квалификационных и географических признаков. Делается вывод о том, что методология больших данных представляет собой эффективный инструмент исследования сложных социально-экономических систем, обеспечивающий переход от описательной статистики к предиктивной аналитике.