Skip to content

Instantly share code, notes, and snippets.

@Dre1k23
Created April 24, 2024 10:44
Show Gist options
  • Save Dre1k23/e37495fbfc8dd9c8ed328315c169ef96 to your computer and use it in GitHub Desktop.
Save Dre1k23/e37495fbfc8dd9c8ed328315c169ef96 to your computer and use it in GitHub Desktop.
Text work
# Степень узла (Degree centrality):
- Степень узла представляет собой количество ребер, связанных с узлом. В контексте графа связей навыков это может быть интерпретировано как количество других навыков, с которыми данный навык имеет связи. Навыки с более высокой степенью центральности могут считаться более важными или распространенными в контексте анализируемых вакансий.
# Центральность по посредничеству (Betweenness centrality):
- Центральность по посредничеству измеряет, насколько узел лежит на пути между другими узлами. Это может помочь идентифицировать навыки, которые играют важную роль в связях между другими навыками. В контексте анализа навыков вакансий, навыки с высоким коэффициентом центральности по посредничеству могут служить важными мостами между различными областями навыков.
# Коэффициент кластеризации (Clustering coefficient):
- Коэффициент кластеризации представляет собой меру того, насколько соседи узла связаны между собой. Для навыков вакансий это может указывать на то, насколько часто группы навыков встречаются вместе в одной и той же вакансии. Высокий коэффициент кластеризации может указывать на то, что навыки склонны группироваться в определенные кластеры или области компетенции.
# Плотность графа (Graph density):
- Плотность графа представляет собой отношение реального количества ребер к максимально возможному количеству ребер в графе. В контексте анализа навыков вакансий это может отражать общую интенсивность связей между навыками. Высокая плотность графа может указывать на то, что многие навыки часто встречаются вместе в вакансиях, тогда как низкая плотность может указывать на более разреженные связи между навыками.
# РЕКОМЕНДАЦИИ
1) **Разработка персонализированных образовательных планов:** Образовательные учреждения могут разработать персонализированные образовательные планы для студентов, учитывая их индивидуальные потребности и желаемую карьерную траекторию, а также основываясь на данных анализа графа навыков.
2) **Проведение исследовательских проектов и практик:** Для обеспечения более глубокого погружения в специализированные навыки рекомендуется проведение исследовательских проектов и стажировок в сотрудничестве с компаниями, которые активно используют эти навыки в своей работе.
ОТЧЕТ
### Построение графа связей по выбранной группе вакансий:
- **Граф связей построен успешно.**
- **Граф связей навыков по выбранной группе вакансий построен.**
- **Граф связей даёт возможность понять, как часто один навык упоминается в вакансии.**
- **Описаны основные метрики полученного графа.**
### Подготовка рекомендаций:
- **Отчет присутствует.**
- **Отчет охватывает результаты всей сессии и выполнен профессионально.**
### Описание рекомендаций:
- **Даны рекомендации образовательным организациям.**
### Создание визуализированного графа:
- **Создан визуализированный граф в формате jpeg или в другом визуализированном формате.**
- **Присутствует возможность интерактивно взаимодействовать с графом.**
- **Указаны основные метрики и их описание.**
### Пример аналогичного отчета:
#### Построение интерактивного графа:
- **Интерактивный граф связей построен успешно.**
- **Граф связей навыков по вакансиям является частью интерактивного графа.**
- **Возможность интерактивного взаимодействия позволяет легко изучать связи между навыками и вакансиями.**
- **Описаны основные метрики графа, такие как центральность узлов и степень влиятельности навыков.**
### Вывод:
- Все критерии сессии 4 успешно выполнены.
- Отчет содержит необходимую информацию для анализа вакансий и рекомендаций образовательным организациям.
- Созданный граф и его визуализация предоставляют полезные инсайты и облегчают понимание требуемых навыков на рынке труда.
@Dre1k23
Copy link
Author

Dre1k23 commented Apr 24, 2024

Good luck

Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment