The article presents an overview of modern methods of analysing data on scientific migration and professional mobility using machine learning algorithms. Clustering algorithms, associative rules and other methods allowing to identify hidden regularities and trends in the migration processes of scientists are discussed in detail. Special attention is paid to problems related to data quality, choice of algorithms and interpretation of results. The conclusion discusses the prospects for the development of this research direction and its practical significance.

В статье представлен обзор современных методов анализа данных о научной миграции и профессиональной мобильности с использованием алгоритмов машинного обучения. Подробно рассматриваются алгоритмы кластеризации, ассоциативных правил и другие методы, позволяющие выявлять скрытые закономерности и тренды в миграционных процессах ученых. Особое внимание уделяется проблемам, связанным с качеством данных, выбором алгоритмов и интерпретацией результатов. В заключении обсуждаются перспективы развития данного направления исследований и его практическое значение.