#1072039
#1072039: Сопоставьте методологические принципы разработки профессиограмм с их описанием:
Сопоставьте методологические принципы разработки профессиограмм с их описанием:
Варианты ответа:
- Системность
- в результате должно быть предложено практическое решение проблемы работы с персоналом фирмы в условиях конкурентной рыночной борьбы
- Целостность
- Практичность
- Научность и современность
- Эффективность
- в профессиограмме должны отражаться специфика и значимость конкретной должности в структуре фирмы, а также возможный профессиональный маршрут работника
- оценка и анализ профессионально важных качеств деятельности должны быть проведены в психофизиологическом, психическом, информационном и ментальном аспектах личности
- результаты тестовых исследований должны подаваться в терминах, применяемых в практическом направлении прикладной психофизиологии, а инструментальные методы должны быть максимально апробированы для использования в сфере бизнеса
- методология исследований должна быть разработана с учетом новейших научных концепций, методов и знаний
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Студенты освоят современные инструменты и алгоритмы, применяемые в машинном обучении и статистике. Особое внимание уделяется практическим заданиям, позволяющим закрепить навыки работы с реальными наборами данных. Программа также охватывает основы программирования для автоматизации аналитических процессов и интерпретации результатов. Подходит для начинающих специалистов, желающих углубить понимание data science.
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Студенты освоят современные инструменты и алгоритмы, применяемые в машинном обучении и статистике. Особое внимание уделяется практическим заданиям, позволяющим закрепить навыки работы с реальными наборами данных. Программа также охватывает основы программирования для автоматизации аналитических процессов и интерпретации результатов. Подходит для начинающих специалистов, желающих углубить понимание data science.