Қазіргі еңбек нарығында студенттер өздерінің қабілеттері мен амбицияларына сәйкес келетін мансап жолдарын таңдауда айтарлықтай қиындықтарға тап болады. Мансап шешімдеріне әсер ететін факторлардың өзара әрекеттесуі, оның ішінде академиялық үлгерім, тұлғалық қасиеттер және сертификаттар педагогтар мен мансап бойынша кеңесшілерге басшылық беру процесін қиындатады. Бұл зерттеу студент профильдерінің деректер жинағын талдау үшін машиналық оқыту әдістерін қолдану арқылы мансапты болжауда деректерге негізделген түсініктердің қажеттілігін зерттейді. Негізгі мақсат – студенттердің мансаптық траекториясын болжауға елеулі әсер ететін негізгі белгілерді анықтау. Кездейсоқ орман, логистикалық регрессия және қолдау векторлық машинасын қамтитын жіктеуіштер қолданылды, бұл кездейсоқ орман классификаторы 75% дәлдікке, 70% дәлдікке, 75% еске түсіруге және 72% F1 ұпайына қол жеткізгенін көрсетті. Логистикалық регрессия үлгісі 70% дәлдік көрсетті, ал SVM классификаторы 72% дәлдікке қол жеткізді. Функцияларды таңдауға арналған рекурсивті мүмкіндікті жою белгілі бір сертификаттар мансаптық табыстың маңызды болжаушылары ретінде қызмет ететінін көрсетті. Нәтижелер жекелендірілген мансаптық бағдарды жақсарту үшін оқу орындарында машиналық оқытуды пайдаланудың маңыздылығын көрсетеді, осылайша студенттерге болашақтарына қатысты саналы шешім қабылдауға көмектеседі.