Участникам консорциума исследователей больших данных
Университетам
Анализ больших данных позволяет привлекать талантливых абитуриентов, оценивать психологическое состояние студентов и выпускников, проектировать и реализовать цифровые сервисы на основе данных, анализировать актуальную ситуацию на рынке труда, выстраивать карьерные траектории и формировать образовательные продукты для будущих кадров с учетом востребованных навыков и компетенций на основе аналитики открытых данных рынка труда, управлять академической эффективностью университета и оценивать качество образования на основе данных.
Big Data в образовании
Лекторий
Инструменты сбора и анализа данных из открытых источников для выполнения исследовательских и прикладных проектов
Инфраструктура
Участие в сетевых проектах федерального и международного масштаба
Возможность создавать сетевые проекты и подключаться к текущим проектам участников консорциума
Сообщество исследователей
Объединяет научно-исследовательские и административно-управленческие кадры университетов с экспертами индустриальных партнеров консорциума для выполнения масштабных проектов по широкому спектру направлений
Информационное сопровождение мероприятий участников Консорциума
Добавление новостей, рассылка по базе контактов, добавление в календарь мероприятий
Доступ к веб-сервису по аналитике рынка труда
Анализ данных об актуальных для работодателей навыках позволит создать востребованные образовательные продукты
Площадка для представления своих работ на мероприятиях Консорциума
- Собственная платформа по сбору данных «SNLab» - Центр коллективного пользования платформой PolyAnalyst - Многопользовательская среда анализа данных и машинного обучения «Jupyterhub» - Вычислительные ресурсы Суперкомпьютера «Cyberia»
Наборы данных
Пользователи: 106 млн пользователей социальных сетей 1,3 млн аккаунтов студентов в социальной сети ВК >600 тысяч страниц выпускников в Wikipedia
Сообщества: Данные 200 млн онлайн-групп и пабликов
Вакансии: Информация о 250 тысяч вакансий в неделю (HH, SuperJob, «Работа в России»)
Научные статьи: Метаданные о 81 млн научных статей из Scopus/WoS