After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
여러 비즈니스 영역 가운데 HR은 상대적으로 변화가 더딘 편이지만, 최근의 데이터 수집·분석 도구와 기술 발전으로 HR을 포함한 모든 영역에서 데이터 기반 의사결정이 가능해지고 있습니다. 이 강의에서는 직원 데이터를 다루는 기초를 다지고, 직원 이탈을 분석하기 위한 예측 모델을 구축하는 방법을 배웁니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
HR Analytics 소개
이 장에서는 HR analytics가 해결하는 문제를 살펴보고, 이후 분석에 사용할 예시 HR 데이터셋을 탐색합니다. 주요 변수를 기술하고 시각화하며, 분석에 적합하도록 데이터셋을 변환하고 가공하는 방법을 배우게 됩니다.
2
직원 이탈 예측하기
이 장에서는 가장 널리 쓰이는 분류 기법 중 하나인 Decision Tree를 소개합니다. 이를 활용해 직원 이탈을 예측하는 알고리즘을 만들어 봅니다.
3
이탈 예측 모델 평가하기
여기서는 모델을 어떻게 평가하고, 모델이 얼마나 ‘좋은지’를 이해하는 방법을 배웁니다. 여러 트리를 비교하여 그중에서 가장 좋은 모델을 선택합니다.
4
최적의 이탈 예측 모델 선택하기
마지막 장에서는 과적합을 피하기 위해 교차 검증을 사용하는 방법을 배웁니다. 또한 어떤 특성이 영향력이 크고, 어떤 특성이 미미한지도 파악합니다. 끝으로, 새로 익힌 기술을 활용해 성능이 더 뛰어난 Decision Tree를 구축합니다!
HR Analytics: Python으로 직원 이탈 예측하기
코스
완료
