В бакалаврской работе представлено исследование различных методов сбора, структурирования и демонстрации индивидуальных достижений студентов в рамках разработки специализированной веб-платформы-портфолио. Рассматриваются особенности алгоритмов, применяемых для классификации, тегирования, хранения и визуализации многоформатных данных (сертификаты, проекты, отчёты, изображения, PDF-документы и прочие), полученных из разнородных источников (личные файлы студентов, репозитории GitHub, внешние хранилища). Особое внимание уделяется сравнению эффективности подходов к поиску, фильтрации и кэшированию в зависимости от объёма и семантической структуры информации. Полученные результаты могут быть полезны для повышения удобства сопровождения портфолио, автоматизации процесса оценки достижений преподавателями, а также для выбора оптимальных технологий и моделей данных с учётом специфики образовательной среды и поставленных задач.