Маркетплейс образовательных услуг
Образовательные услуги (курсы повышения квалификации, репетиторство, онлайн-уроки и т.д.) создаются в процессе продажи конечному потребителю, поэтому оценить их качество можно только по факту исполнения. Современные технологии позволяют настроить фильтрацию контента таким образом, чтобы допускать к размещению только действительно качественные и стоящие своих денег услуги.
Полный цикл разработки от идеи до результата
В качестве базы можно рассматривать современные алгоритмы работы поисковых систем, которые помимо технических параметров (дизайн, пользовательский опыт, наличие необходимых тегов и данных в разметке и т.д.) оценивают еще и релевантность, доступность и полезность контента.

Чтобы заложить такой подход в работу будущей образовательной платформы, необходимо использовать инструменты построения и обработки BigData (современные СУБД типа PostreSQL, MongoDB, Oracle и пр.), а также современные языки программирования (C#, C++, Java, Python и пр.) и технологии построения самообучающихся и высоко нагруженных систем. Помимо архитектурной проработки следует также заложить и функционал:
Аналитика: отчеты об успеваемости, анализ продаж курсов, рекомендации по публикации контента, а также персональные рекомендации для пользователей;

Сравнение: на площадке может быть представлен образовательный контент от различных поставщиков (учебные заведения, обучающие центры, частные преподаватели и пр.). Необходимо сравнивать предложения по множеству факторов (стоимость, длительность освоения, дата публикации, содержание и практическая полезность), чтобы выдавать пользователю лучшие.

Адаптивное многофакторное сравнение, заложенное в алгоритме ранжирования, дает разработчикам прозрачный и эффективный инструмент для конкуренции. Кроме того, анализируя позиции конкурентов, разработчики образовательного контента могут выявить точки роста и узкие места в своей бизнес-модели.