У статті представлено сучасні методи аналізу даних, які застосовуються в освітній сфері для підготовки майбутніх педагогів професійного навчання. Стаття наголошує на важливості інтеграції інтелектуальних методів аналізу даних у навчальний процес, що дозволяє підвищити якість підготовки майбутніх педагогів професійного навчання та адаптувати освітні програми до сучасних технологічних та професійних вимог. У роботі аналізуються ключові методи інтелектуального аналізу освітніх даних (ІАОД), такі як прогнозування, кластеризація, виявлення взаємозв'язків, дистиляція даних для людського судження та відкриття з моделями, які сприяють глибшому розумінню та оптимізації освітнього процесу. Звертається особлива увага на спеціалізовані техніки попередньої обробки цифрових зображень і алгоритми штучного інтелекту, які забезпечують нові можливості для аналізу та категоризації освітніх матеріалів. Застосування нечіткої логіки та нейронних мереж дозволяє точно класифікувати та аналізувати великі обсяги освітніх даних, сприяючи розробці адаптивних навчальних систем. Стаття також описує використання передових методів дистиляції даних, які дозволяють перетворювати складні набори даних у формати, зручні для аналізу та інтерпретації, сприяючи ефективному прийняттю рішень у навчальному процесі. Ці методи включають візуалізацію, створення зведених таблиць та інфографіку. Значення роботи полягає в демонстрації потенціалу інтелектуального аналізу освітніх даних як важливого інструменту для підготовки педагогічних кадрів, що можуть ефективно реагувати на динамічні зміни у технологіях та професійних стандартах. Використання описаних методів може значно підвищити якість професійної освіти та забезпечити майбутнім педагогам професійного навчання необхідні компетенції для успішної кар'єри в освітній галузі.
