After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Kurumsal büyüme büyük ölçüde çalışan elde tutmaya bağlıdır. Sık sık çalışan kaybetmek kurumun moralini etkiler ve yeni çalışan işe almak, mevcut çalışanları elde tutmaktan daha pahalıdır. İyi haber şu ki, kurumlar veriye dayalı müdahale stratejileriyle çalışan bağlılığını artırabilir. Bu kursta birden çok İK kaynağından veri toplama, verileri keşfetme ve yeni özellikler türetme, lojistik regresyon modeli kurma ve doğrulama, ve son olarak olası bir elde tutma stratejisi için YG'yi (ROI) nasıl hesaplayacağını gösterme konularına odaklanıyoruz.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Giriş
Bu bölüm, çalışan ayrışmasına/ayrılmasına genel bir giriş ve çalışanların paylaştığı ayrılma nedenleriyle başlar. Ayrılma oranını nasıl hesaplayacağını ve farklı boyutlarda ayrılma oranını nasıl inceleyeceğini öğreneceksin. Analizin için yetenek segmentlerini de belirleyecek ve daha faydalı içgörüler elde etmek için birden fazla İK veri kaynağından ilgili verileri bir araya getireceksin.
- Devir oranı (turnover) nedir?50 XP
- Çalışan ayrılma tahmininin hedefleri50 XP
- İşgücü ve devir (turnover) verilerini içe aktarma100 XP
- Veriyi keşfetme50 XP
- Çalışanların ne kadarı ayrıldı?100 XP
- Hangi seviyelerde işten ayrılma oranı yüksek?100 XP
- İşten ayrılma oranı konumlara göre farklı mı?100 XP
- İK veri mimarisi50 XP
- Veri kümesini filtreleme100 XP
- İK veri kümelerini birleştirme (I)100 XP
- İK veri kümelerini birleştirme (II)100 XP
- Ana veri genel görünümü100 XP
2
Özellik Mühendisliği
Bu bölümde, çalışan ayrılmasını açıklamak için mevcut verilerden yeni değişkenler oluşturacaksın. Ücretlendirme verilerini analiz edecek ve tüm çalışanların ücret adaletini ölçmek için compa-ratio oluşturacaksın. Ayrılmayı etkileyen en önemli değişkenleri belirlemek için Bilgi Değeri (Information Value, IV) kavramını kullanacaksın.
3
Ayrılmayı Tahmin Etme
Bu bölümde, değişkenler arasındaki çoklu doğrusal bağlantıyı (multicollinearity) dikkate alarak ayrılmayı tahmin etmek için bir lojistik regresyon modeli kuracaksın.
4
Model Doğrulama, İK Müdahaleleri ve ROI
Bu bölümde, modelinin doğruluğunu hesaplayacak ve çalışanları belirli risk dilimlerine ayıracaksın. Ardından bir müdahale stratejisi oluşturacak ve bu strateji için ROI'yi hesaplayacaksın.
R
İK Analitiği: R ile Çalışan Ayrışmasını (Churn) Tahmin Etme
Kurs
Tamamlandı
