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강의

HR Analytics: Python으로 직원 이탈 예측하기

중급기술 수준

업데이트됨 2026. 4.

이 과목에서는 HR 분야에 머신러닝을 적용하는 방법을 학습합니다.

무료로 강의 시작

PythonMachine Learning

4시간

14 동영상

44 연습 문제

3,500 XP

8,919

성취 증명서

수천 개 기업의 학습자들이 사랑하는

팀을 교육하시나요?

비즈니스용으로 체험해 보세요

강의 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.

선수 조건

Intermediate Python

1

Introduction to HR Analytics

In this chapter you will learn about the problems addressed by HR analytics, as well as will explore a sample HR dataset that will further be analyzed. You will describe and visualize some of the key variables, transform and manipulate the dataset to make it ready for analytics.

Introduction and overview

Finding categorical variables

Observing categoricals

Transforming categorical variables

Encoding categories

Getting dummies

Descriptive statistics

Correlations in the employee data

Percentage of employees who churn

2

Predicting employee turnover

This chapter introduces one of the most popular classification techniques: the Decision Tree. You will use it to develop an algorithm that predicts employee turnover.

Splitting the data

Separating Target and Features

Spliting employee data

Introduction to Decision Tree classification

Computing Gini index

Splitting the tree

Predicting employee churn using decision trees

Fitting the tree to employee data

Checking the accuracy of prediction

Interpretation of the decision tree

Exporting the tree

Interpretation of results

3

Evaluating the turnover prediction model

Here, you will learn how to evaluate a model and understand how "good" it is. You will compare different trees to choose the best among them.

Tuning employee turnover classifier

Pruning the tree

Limiting the sample size

Evaluating the model

Interpreting accuracy metrics

Calculating accuracy metrics: precision

Calculating accuracy metrics: recall

Targeting both leavers and stayers

Calculating the ROC/AUC score

Class imbalance

Balancing classes

Comparison of Employee attrition models

4

Choosing the best turnover prediction model

In this final chapter, you will learn how to use cross-validation to avoid overfitting the training data. You will also learn how to know which features are impactful, and which are negligible. Finally, you will use these newly acquired skills to build a better performing Decision Tree!

Hyperparameter tuning

Cross-validation using sklearn

Setting up GridSearch parameters

Implementing GridSearch

Important features for predicting attrition

Interpreting importance

Sorting important features

Selecting important features

Develop and test the best model

Final thoughts

HR Analytics: Python으로 직원 이탈 예측하기

강의
완료

수료증 획득

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