| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Быцкевич, Ю. И. | - |
| dc.contributor.author | Куликов, С. С. | - |
| dc.date.accessioned | 2018-11-14T07:31:52Z | - |
| dc.date.available | 2018-11-14T07:31:52Z | - |
| dc.date.issued | 2018 | - |
| dc.identifier.citation | Быцкевич, Ю. И. Применение машинного обучения в обеспечении актуальности учебных программ студентов IT-специальностей / Ю. И. Быцкевич, С. С. Куликов // Высшее техническое образование : проблемы и пути развития = Engineering education: challendes and developments : материалы IХ Международной научно-методической конференции, Минск, 1-2 ноября 2018 года / редкол. : В. А. Богуш [и др.]. – Минск : БГУИР, 2018. – С. 66 – 68. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/33471 | - |
| dc.description.abstract | Идеальным случаем для экономики является тот, при котором
входящий в отрасль молодой специалист не требует дополнительного времени на
подготовку и сразу способен выполнять возлагаемые на него задачи. Чем более
актуальными знаниями и умениями он будет обладать в момент завершения
обучения, тем более специалист будет востребован и полезен на рынке. При
подготовке специалиста должны учитывать текущие и будущие потребности
отрасли. Для этого может быть использовано машинное обучение – современный
подход для прогнозирования и управления. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | машинное обучение | ru_RU |
| dc.subject | прогнозирование | ru_RU |
| dc.subject | временной ряд | ru_RU |
| dc.subject | модели прогнозирования временных рядов | ru_RU |
| dc.subject | machine learning | ru_RU |
| dc.subject | forecasting | ru_RU |
| dc.subject | time series | ru_RU |
| dc.subject | models for time series forecast | ru_RU |
| dc.title | Применение машинного обучения в обеспечении актуальности учебных программ студентов IT-специальностей | ru_RU |
| dc.title.alternative | Ensuring the relevance of it-specialities curriculum using machine learning | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | Ideal case for economy is the one when a young specialist in any industrial area doesn‘t require any time and effort for extra training. The more relevant are graduate‘s skills and knowledge, the more demanded he or she would be in the labor market, the more benefit economy could get. To provide a skillful proficient specialist university should consider current and future industry needs. It can be performed with the help of machine learning – a modern technological approach used for forecasting and decision- making. | - |
| Appears in Collections: | Высшее техническое образование: проблемы и пути развития : материалы IХ Международной научно-методической конференции (2018)
|
