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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
