Обробка та аналіз різнорідних даних для визначення стану діяльності науковців

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКузьміних, Валерій Олександрович
dc.contributor.authorСліпченко, Сергій Олексійович
dc.date.accessioned2024-02-08T12:31:04Z
dc.date.available2024-02-08T12:31:04Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractСтруктура і обсяг кваліфікаційної роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, шести розділів, висновків. Робота містить посилання на 21 джерело, 19 рисунків та 16 таблиць. Основна частина роботи викладена на 80 сторінках. Актуальність. У наш час індустрія обробки великих даних є однією із пріоритетних і продовжує розвиватися, створювати нові системи аналізу та обробки даних та їх покращення. Аналіз існуючих вітчизняних та зарубіжних рішень показав, що на сьогодні не існує готової системи для формування висновків про наукову роботу авторів та наукових груп, що включала б в себе всі аспекти їхньої діяльності. Серед різних показників наукової діяльності особлива увага звертається на кількість публікацій, цитувань, індекси та інше. Актуальність теми обумовлена зростаючою потребою в об’єктивному та ефективному вимірюванні наукової продуктивності. Це є наслідком зростання попиту на прийняття рішень у наукових дослідженнях та бізнесі на основі даних. В останні роки, з появою «Великих даних», стало можливим збирати та аналізувати значні обсяги інформації про наукову діяльність, включаючи публікації, цитування, індекси та інші показники. Однак, без ефективних інструментів для обробки та аналізу цих даних, важко отримати корисні висновки. Мета даної магістерської роботи полягає в розробці та застосуванні комплексного аналітичного інструменту для обробки та аналізу різнорідних даних науковців, який дозволить оцінити стан їхньої діяльності на основі об'єктивних показників та статистичних даних з відкритих джерел. Об’єктом дослідження є наукова діяльність науковців та наукових груп, яка виражається у публікаціях, цитуваннях, індексах та інших даних, що характеризують наукову продуктивність. Предметом дослідження є система обробки та аналізу даних про наукову діяльність науковців та наукових груп, що дозволяють оцінити їх стан, тенденції та перспективи. Методи дослідження. Для вирішення визначених завдань і досягнення поставленої мети використовувався комплекс взаємопов’язаних і взаємодоповнювальних методів дослідження: – аналіз, синтез, абстрагування, узагальнення та аналогія, порівняння застосовувалися для порівняння різних систем для обробки та аналізу великих даних. Практичне значення одержаних результатів дослідження полягає в тому, що розроблена система сприятиме спрощенню виконання задач пов’язаних із оцінкою наукової продуктивності, порівнянні науковців з колегами та підтримкою у прийнятті рішень щодо алокацій ресурсів та інвестицій у наукові проекти.
dc.description.abstractotherStructure and scope of the qualification work. The master's thesis consists of an introduction, six chapters, and conclusions. The work contains references to 21 sources, 19 figures and 16 tables. The main part of the work is set out on 80 pages. Relevance. Nowadays, the big data industry is one of the priorities and continues to develop, creating new systems for analyzing and processing data and improving them. An analysis of existing domestic and foreign solutions has shown that today there is no ready-made system for drawing conclusions about the scientific work of authors and research groups that would include all aspects of their activities. Among the various indicators of scientific activity, special attention is paid to the number of publications, citations, indices, etc. The relevance of the topic is due to the growing need for objective and effective measurement of scientific productivity. This is a consequence of the growing demand for data-driven decision-making in research and business. In recent years, with the emergence of Big Data, it has become possible to collect and analyze significant amounts of information about scientific activity, including publications, citations, indices, and other indicators. However, without effective tools to process and analyze this data, it is difficult to draw useful conclusions. The purpose of this master's thesis is to develop and apply a comprehensive analytical tool for processing and analyzing heterogeneous data of scientists, which will allow to assess the state of their activities based on objective indicators and statistics from open sources. The object of the study is the scientific activity of scientists and research groups, which is expressed in publications, citations, indices and other data characterizing scientific productivity. The subject of the study is a system of processing and analyzing data on the scientific activities of researchers and research groups, which allows to assess their status, trends and prospects. Research methods. A set of interrelated and complementary research methods was used to solve the defined tasks and achieve the goal: - analysis, synthesis, abstraction, generalization and analogy, and comparison were used to compare different systems for processing and analyzing big data. The practical significance of the research results is that the developed system will facilitate the simplification of tasks related to the assessment of scientific productivity, comparison of scientists with colleagues, and support in making decisions on resource allocation and investment in research projects.
dc.format.extent144 с.uk
dc.identifier.citationСліпченко, С. О. Обробка та аналіз різнорідних даних для визначення стану діяльності науковців : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Сліпченко Сергій Олексійович. – Київ, 2024. – 144 c.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64404
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectпарсингuk
dc.subjectBig Datauk
dc.subjectнаукова діяльністьuk
dc.subjectбібліографічні джерелаuk
dc.subjectцитуванняuk
dc.subjectвеб-системаuk
dc.subject.udc004.4
dc.titleОбробка та аналіз різнорідних даних для визначення стану діяльності науковцівuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Slipchenko_magistr.pdf
Розмір:
4.64 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ІПЗЕ)
Магістерські роботи