Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
O crescimento de uma organização depende muito da retenção de funcionários. Perder colaboradores com frequência afeta o moral da organização, e contratar novos é mais caro do que reter quem já está na equipe. A boa notícia é que as organizações podem aumentar a retenção com estratégias de intervenção baseadas em dados. Este curso aborda a obtenção de dados de várias fontes de RH, a exploração e criação de novas variáveis, a construção e validação de um modelo de regressão logística e, por fim, mostra como calcular o ROI de uma possível estratégia de retenção.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Introdução
Este capítulo começa com uma introdução geral à rotatividade de funcionários e aos motivos de saída relatados pelos colaboradores. Você vai aprender a calcular a taxa de rotatividade e a explorá-la em diferentes dimensões. Também vai identificar segmentos de talento para sua análise e reunir dados relevantes de várias fontes de RH para gerar insights mais úteis.
- O que é turnover?50 XP
- Objetivos da previsão de turnover de funcionários50 XP
- Importando dados de headcount e turnover100 XP
- Explorando os dados50 XP
- Qual a proporção de colaboradores que saíram?100 XP
- Quais níveis têm alta taxa de turnover?100 XP
- A taxa de rotatividade varia entre localidades?100 XP
- Arquitetura de dados de RH50 XP
- Filtrando o conjunto de dados100 XP
- Combinando conjuntos de dados de RH (I)100 XP
- Combinando conjuntos de dados de RH (II)100 XP
- Visão geral dos dados mestre100 XP
2
Criação de Variáveis (Feature Engineering)
Neste capítulo, você vai criar novas variáveis a partir dos dados existentes para explicar a rotatividade. Vai analisar dados de remuneração e criar o compa-ratio para medir a equidade salarial de todos os colaboradores. Para identificar as variáveis mais importantes que influenciam a rotatividade, você usará o conceito de Information Value (IV).
3
Prevendo a Rotatividade
Neste capítulo, você vai construir um modelo de regressão logística para prever a rotatividade, levando em conta a multicolinearidade entre as variáveis.
4
Validação do Modelo, Intervenções de RH e ROI
Neste capítulo, você vai calcular a acurácia do seu modelo e categorizar os colaboradores em faixas específicas de risco. Em seguida, vai formular uma estratégia de intervenção e calcular o ROI dessa estratégia.
R
Análise de RH: Prevendo Rotatividade de Funcionários em R
Curso
concluído
