Перейти к основному контенту

Курс

HR-аналитика: прогнозирование текучести кадров на Python

Средний4 ч

На этом курсе вы узнаете, как применять машинное обучение в HR.

Python4 ч{count, plural, one {# видео} few {# видео} many {# видео} other {# видео}}{count, plural, one {# упражнение} few {# упражнения} many {# упражнений} other {# упражнения}}3,500 XP8,944Заявление об успешном завершении

Создайте бесплатный аккаунт

Продолжить с Google
или
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, наш Политика конфиденциальности и что ваши данные хранятся в США.

Любимый инструмент учащихся тысяч компаний

Обучаете команду?

Попробовать для бизнеса

Описание курса

Среди всех бизнес-областей HR по-прежнему остаётся наименее затронутой цифровой трансформацией. Однако современные инструменты сбора и анализа данных открывают возможности для принятия решений на основе данных во всех направлениях, включая управление персоналом. Этот курс даст вам прочную основу для работы с кадровыми данными и разработки прогностической модели анализа текучести сотрудников.

Предварительные требования

Программа

Структура курса

1

Введение в HR-аналитику

В этой главе вы познакомитесь с задачами, которые решает HR-аналитика, а также изучите учебный набор кадровых данных, который будет использоваться на протяжении всего курса. Вы опишете и визуализируете ключевые переменные, а затем преобразуете и подготовите набор данных к анализу.
Начать главу
4

Выбор наилучшей модели прогнозирования текучести

В заключительной главе вы узнаете, как применять кросс-валидацию, чтобы избежать переобучения на обучающей выборке. Вы также научитесь определять, какие признаки оказывают наибольшее влияние на результат, а какими можно пренебречь. Наконец, вы используете полученные знания, чтобы построить более точное дерево решений.
Начать главу

HR-аналитика: прогнозирование текучести кадров на Python

Курс
завершён

Получить справку об окончании курса

Записаться

Развивайте навыки работы с данными с DataCamp для мобильных устройств

Продолжайте учиться в любом месте с мобильными курсами и ежедневными 5-минутными практическими заданиями.