Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
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
