Кузьміних, Валерій ОлександровичСліпченко, Сергій Олексійович2024-02-082024-02-082024Сліпченко, 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.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/64404Структура 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.144 с.ukпарсингBig Dataнаукова діяльністьбібліографічні джерелацитуваннявеб-системаMaster Thesis004.4