Цель работы Жарикова Д.С. заключалась в разработке платформы для прогнозирования исхода киберспортивных состязаний и выбора внутриигровых персонажей с целью подготовки команды к матчу в игре “Dota 2”. Платформа обладает возможностью использования различных предиктивных моделей для прогнозирования исхода матча и предматчевой подготовки, а также собирает данные во время турнира и дообучает на них модели. Это позволяет проводить сравнительный анализ предиктивных моделей и внедрять их в практику киберспортивных прогнозов.

Теоретическая часть работы включает в себя обзор научных работ посвященных анализу предиктивных моделей, предложенных для спортивных соревнованиq и событий, а также посвященных предсказанию побед спортивных и киберспортивных матчей. В практической части автором была представлена разработанная платформа, ее архитектура и внешние зависимости. Основной архитектурный стиль платформы был выбран микросервисным из-за его масштабируемости и возможности независимой разработки.

Недостатком работы является отсутствие поддержки других киберспортивных дисциплин и отсутствие поддержки непрерывного развертывания. Однако, как элемент некоторой комплексной системы помощи игрокам “Dota 2”, включающей в себя и другие средства анализа внутриигровых процессов, предлагаемая платформа может оказаться полезной.

По результатам автоматизированной проверки неправомерных заимствований не выявлено. 

В целом дипломная работа Жарикова Д.С. выполнена на высоком уровне, имеет практическую значимость и заслуживает оценки “ОТЛИЧНО” (A) и рекомендуется для продолжения научной деятельности в магистратуре.