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Descripción del curso
Entre todos los ámbitos de negocio, RR. HH. sigue siendo de los menos transformados. Sin embargo, los últimos avances en herramientas y tecnologías de recopilación y análisis de datos permiten tomar decisiones basadas en datos en todas las áreas, incluido RR. HH. Este curso te dará una base sólida para trabajar con datos de empleados y desarrollar un modelo predictivo para analizar la rotación de personal.
Requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Introducción a la analítica de RR. HH.
En este capítulo conocerás los problemas que aborda la analítica de RR. HH. y explorarás un conjunto de datos de ejemplo que analizaremos más adelante. Describirás y visualizarás algunas variables clave, y transformarás y manipularás el conjunto de datos para dejarlo listo para el análisis.
- Introducción y panorama general50 XP
- Encontrar variables categóricas100 XP
- Observar variables categóricas100 XP
- Transformar variables categóricas50 XP
- Codificación de categorías100 XP
- Creando dummies100 XP
- Trampa de dummies100 XP
- Estadística descriptiva50 XP
- Correlaciones en los datos de empleados50 XP
- Porcentaje de empleados que churn100 XP
2
Predecir la rotación de empleados
Este capítulo presenta una de las técnicas de clasificación más populares: el árbol de decisión. Lo usarás para desarrollar un algoritmo que prediga la rotación de empleados.
3
Evaluar el modelo de predicción de rotación
Aquí aprenderás a evaluar un modelo y a entender qué tan "bueno" es. Compararás distintos árboles para elegir el mejor entre ellos.
4
Elegir el mejor modelo de predicción de rotación
En este capítulo final, aprenderás a usar la validación cruzada para evitar el sobreajuste a los datos de entrenamiento. También aprenderás a identificar qué características tienen impacto y cuáles son despreciables. Por último, aplicarás estas nuevas habilidades para construir un árbol de decisión con mejor rendimiento.
Analítica de RR. HH.: Predicción de rotación de empleados en Python
Curso
completado
