Работа посвящена анализу проблемы, при которой на педагогические профили поступают, а после окончания обучения трудоустраиваются в систему образования не самые лучшие выпускники. В качестве возможного решения автор представляет прогнозирование профессиональной ориентации студентов. Для этого определена цель исследования – на основе внедрения различных алгоритмов машинного обучения разработать программу прогнозирования трудоустройства студентов педагогического вуза и экспериментально доказать эффективность ее использования. После случайного отбора студентов (2011-2016 годов набора) осуществлены сбор и обработка их анкет (n=205). Для создания программы были использованы различные алгоритмы машинного обучения: решающие деревья, логистическая регрессия и catboost. В процессе эксперимента в программу были загружены данные анкет для ее обучения по различным алгоритмам, чтобы в конечном итоге получить готовый интеллектуальный продукт с возможностью прогнозирования трудоустройства выпускников. В итоговом сравнении программа, разработанная на алгоритме «решающие деревья», допустила лишь 2 ошибки из 19 анкет и 7 ошибок из 61 анкеты, что составило самый наилучший результат – 89 % правильности прогноза. Реализация данного алгоритма позволяет наиболее точно, с наименьшим процентом ошибки выявить студентов, которые впоследствии не будут трудоустроены по профилю обучения или вообще не будут трудоустроены. Таким образом, в ходе исследования разработана интеллектуальная программа, которая позволяет моментально обрабатывать данные и получать точный прогноз трудоустройства с незначительной вероятностью ошибки.