Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/46197
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Наймушина Евгения Вадимовна | ru_RU |
dc.contributor.advisor | Najmusina Evgenia Vadimovna | en_GB |
dc.contributor.author | Кузнецова Анастасия Алексеевна | ru_RU |
dc.contributor.author | Kuznecova Anastasia Alekseevna | en_GB |
dc.contributor.editor | Сизова Ирина Леонидовна | ru_RU |
dc.contributor.editor | Sizova Irina Leonidovna | en_GB |
dc.date.accessioned | 2024-07-25T11:49:34Z | - |
dc.date.available | 2024-07-25T11:49:34Z | - |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.other | 085219 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/46197 | - |
dc.description.abstract | В данной работе исследуются наиболее востребованные компетенции работников в цифровой экономике на примере ИТ-специалистов. Исследование актуально в условиях цифровизации и сопутствующих ей процессов, радикально изменяющих требования к работникам. Теоретической основой служат теории общества знания, сетевого общества, общества сингулярностей, нового профессионализма и компетентностный подход. В эмпирической части исследования использованы методы Labor Market Intelligence, включающие анализ вакансий с помощью методов машинного обучения. Результаты показывают, что наряду с техническими навыками высоко ценятся когнитивные способности, коммуникативные и управленческие компетенции, высшее образование и опыт, а также умение самостоятельно обучаться. | ru_RU |
dc.description.abstract | This paper explores the most demanded competencies of employees in the digital economy using IT specialists as an example. The study is relevant in the context of digitalization and related processes that radically change the requirements for employees. The theories of knowledge society, network society, singularity society, new professionalism and competence approach serve as the theoretical basis. The empirical part of the study uses Labor Market Intelligence methods, including analysis of job vacancies using machine learning techniques. The results show that along with technical skills, cognitive abilities, communication and managerial competencies, higher education and experience, as well as self-learning skills are highly valued. Translated with DeepL.com (free version) | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | цифровая экономика | ru_RU |
dc.subject | востребованные компетенции | ru_RU |
dc.subject | профессионализм | ru_RU |
dc.subject | компетентностный подход | ru_RU |
dc.subject | рынок труда | ru_RU |
dc.subject | профиль работника | ru_RU |
dc.subject | digital economy | en_GB |
dc.subject | in-demand competencies | en_GB |
dc.subject | professionalism | en_GB |
dc.subject | competency-based approach | en_GB |
dc.subject | labor market | en_GB |
dc.subject | employee profile | en_GB |
dc.title | Competency Profile of a Demanded Employee in the Digital Economy | en_GB |
dc.title.alternative | Компетентностный профиль востребованного специалиста в цифровой экономике | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | BACHELOR STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
VKR_Kuznetsova_Anastasiia.docx | Article | 936,06 kB | Microsoft Word XML | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_OTZYV_Kuznecova.pdf | ReviewSV | 97,82 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_st085219_Kuznecova_Anastasia_Alekseevna_(supervisor)(Ru).txt | ReviewSV | 9,14 kB | Text | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.