Build your ultimate AI agent
Descrierea cursului
Dintre toate domeniile de business, HR-ul rămâne cel mai puțin transformat de tehnologie. Totuși, progresele recente în colectarea și analiza datelor permit luarea deciziilor bazate pe date în toate ariile, inclusiv în HR. Acest curs îți oferă o bază solidă pentru a lucra cu date despre angajați și pentru a dezvolta un model predictiv care să analizeze fluctuația de personal.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Introducere în HR Analytics
În acest capitol vei afla ce probleme rezolvă HR Analytics și vei explora un set de date HR pe care îl vei analiza în continuare. Vei descrie și vizualiza câteva variabile-cheie, vei transforma și prelucra setul de date pentru a-l pregăti pentru analiză.
- Introducere și prezentare generală50 XP
- Identificarea variabilelor categoriale100 XP
- Explorarea variabilelor categorice100 XP
- Transformarea variabilelor categorice50 XP
- Codificarea categoriilor100 XP
- Crearea variabilelor dummy100 XP
- Capcana variabilelor dummy100 XP
- Statistici descriptive50 XP
- Corelații în datele despre angajați50 XP
- Procentul angajaților care pleacă din companie100 XP
2
Predicția fluctuației angajaților
Acest capitol prezintă una dintre cele mai populare tehnici de clasificare: Arborele de decizie. Îl vei folosi pentru a dezvolta un algoritm care să prezică fluctuația angajaților.
3
Evaluarea modelului de predicție a fluctuației
Aici vei învăța cum să evaluezi un model și să înțelegi cât de „bun" este acesta. Vei compara diferiți arbori pentru a-l alege pe cel mai potrivit.
4
Alegerea celui mai bun model de predicție a fluctuației
În acest capitol final, vei învăța să folosești validarea încrucișată pentru a evita supraadaptarea la datele de antrenament. Vei descoperi și care caracteristici au un impact semnificativ și care sunt neglijabile. În final, vei aplica aceste cunoștințe noi pentru a construi un Arbore de decizie cu performanțe mai bune!
HR Analytics: Predicția fluctuației angajaților în Python
Curs
finalizat
