Разработчики: | ПНИПУ Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет |
Дата премьеры системы: | 2022/12/28 |
Отрасли: | Образование и наука |
Технологии: | Data Mining |
Основная статья: Data mining Интеллектуальный анализ данных
2022: Представление ПО
Молодой ученый из Пермского Политеха создал ПО для оптимизации обучения ИТ-специалистов. Об этом Университет сообщил 28 декабря 2022 года.
Развитие цифровой экономики является одним из приоритетов государственной политики РФ. Помимо автоматизации производств и инвестиций в технологии, оно включает в себя подготовку высококвалифицированных ИТ-специалистов. Обучать айтишников, отвечающих реальным запросам рынка труда, поможет разработанная в Пермском Политехе компьютерная программа «Денограф. Интеллектуальная система денотативной аналитики для управления подготовкой ИТ-кадров».
Эта программа собирает данные о требованиях работодателей к соискателю с сайтов-агрегаторов, анализирует их и, используя математическую модель-описание специалиста, формирует рекомендации к учебным курсам. Они включают в себя востребованные компетенции и количество часов, необходимое для их получения. Система позволяет улучшать не только вузовские дисциплины, но и программы дополнительного профессионального образования.Станислав Обухов, Т1 Иннотех: Автоматизация меняет функцию закупок
При этом понятия не вырываются из контекста, напротив, программа указывает тематические связи в рамках предметной области. Такая возможность открывается благодаря использованию денотативного подхода к анализу текста.
Денотат – это слово или словосочетание в тексте на естественном языке, которое соотносится с объектом или явлением предметной области и выражает этот смысл в указанном тексте. В текстах вакансий для поиска ИТ-специалистов это ключевые понятия, используемые для описания компетенций в области информационных технологий. К таким денотатам относятся, например, обозначения языков программирования, технологий, инструментов, концепций и т.д. Затем строится «смысловая карта», позволяющая проследить связь между понятиями, — пояснил разработчик программы, старший преподаватель кафедры информационных технологий и автоматизированных систем Денис Яруллин. |
Чтобы оценить эффективность разработанной программы, был проведен небольшой эксперимент с участием студентов, окончивших 3 курс направлений «Программная инженерия» и «Информатика и вычислительная техника» ПНИПУ и нескольких потенциальных работодателей. Представители компаний провели стандартизированные собеседования с каждым из студентов и заполнили анкету, оценив их компетенции и перспективу трудоустройства. Результаты первичных собеседований показали, что, хотя студенты обладают достаточными компетенциями в области алгоритмизации и программирования, отсутствие компетенций, связанных с требуемыми технологиями, и понимания их взаимосвязи сильно снижают вероятность рекомендации к трудоустройству.
Тогда студенты прошли краткосрочную подготовку по программе интенсива, составленной с учетом рекомендаций информационной системы, и вновь встретились с работодателями. Результаты повторных собеседований показали улучшение показателей по всем критериям: средний общий уровень подготовки вырос на 9%; владение необходимым работодателям стеком технологий – на 60%; технический кругозор – на 46%. В итоге вероятность дальнейшего трудоустройства выросла на 40%.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии) (125)
БизнесАвтоматика НПЦ (118)
Инфосистемы Джет (13)
Сбербанк (10)
Marketing Logic (Маркетинг Лоджик) (9)
Другие (623)
Ростелеком (3)
БизнесАвтоматика НПЦ (3)
IPavlov (Айпавлов) (2)
NLogic (2)
Сапиенс солюшнс (Sapiens solutions) (2)
Другие (48)
БизнесАвтоматика НПЦ (13)
OneFactor (Уанфактор) ЕдиныйФактор (3)
Мегапьютер Интелидженс (Megaputer Intelligence) (2)
Яндекс (Yandex) (2)
Московский центр инновационных технологий в здравоохранении (2)
Другие (57)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии) (2, 236)
БизнесАвтоматика НПЦ (2, 117)
Полиматика (Polymatica) (4, 15)
SL Soft (СЛ Софт) (4, 15)
Oracle (12, 14)
Другие (306, 171)
БизнесАвтоматика НПЦ (1, 3)
Dell EMC (1, 2)
Полиматика (Polymatica) (1, 2)
SL Soft (СЛ Софт) (1, 2)
Группа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий) (1, 1)
Другие (6, 6)
БизнесАвтоматика НПЦ (1, 13)
Сбербанк (2, 2)
Платформа больших данных (Platforma) (1, 2)
HFLabs (ХФ Лабс), ранее HumanFactorLabs (1, 2)
К-Скай (K-SkAI) (1, 2)
Другие (14, 16)
БизнесАвтоматика НПЦ (1, 7)
Сбербанк (2, 2)
Ситроникс КТ (ранее Кронштадт Технологии) (2, 2)
Группа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий) (1, 2)
Полиматика (Polymatica) (1, 2)
Другие (15, 18)
SL Soft (СЛ Софт) (3, 4)
Полиматика (Polymatica) (3, 4)
Rubbles (Раблз) (1, 2)
БизнесАвтоматика НПЦ (1, 2)
СберМедИИ (SberMedAI) (1, 1)
Другие (8, 8)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
Deductor - 226
Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 117
Polymatica Analytics Аналитическая платформа - 13
IBM SPSS Decision Management - 10
Loginom Аналитическая платформа - 10
Другие 160
Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 3
EMC Greenplum Data Computing Appliance - 2
Polymatica Analytics Аналитическая платформа - 2
Loginom Аналитическая платформа - 1
IBM SPSS Decision Management - 1
Другие 5
Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 13
Platforma и HFLabs: Технология безопасного метчинга данных - 2
Webiomed - Платформа предиктивной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе машинного обучения - 2
PolyAnalyst Платформа визуальной разработки сценариев анализа данных и текстов - 2
Loginom Аналитическая платформа - 2
Другие 11