After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Серед усіх бізнес-напрямів HR і досі зазнав найменших змін. Водночас останні досягнення в інструментах і технологіях збору та аналізу даних дають змогу ухвалювати рішення на основі даних у всіх напрямках, зокрема й у HR. Цей курс надасть надійну основу для роботи з даними про співробітників і розроблення прогностичної моделі для аналізу плинності персоналу.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Вступ до HR-аналітики
У цьому розділі ви дізнаєтеся про завдання, які розв'язує HR-аналітика, а також ознайомитеся з прикладним HR-набором даних, який далі аналізуватиметься. Ви опишете та візуалізуєте деякі ключові змінні, перетворите й підготуєте набір даних до аналітики.
- Вступ і огляд50 XP
- Пошук категоріальних змінних100 XP
- Огляд категоріальних змінних100 XP
- Перетворення категоріальних змінних50 XP
- Кодування категорій100 XP
- Створення даммі-змінних100 XP
- Пастка з фіктивними змінними100 XP
- Описова статистика50 XP
- Кореляції в даних про співробітників50 XP
- Відсоток співробітників, які звільнилися100 XP
2
Прогнозування плинності персоналу
У цьому розділі представлено один із найпопулярніших методів класифікації — Decision Tree. Ви використаєте його, щоб розробити алгоритм, який прогнозує плинність персоналу.
3
Оцінювання моделі прогнозування плинності
Тут ви навчитеся оцінювати модель і розуміти, наскільки вона «добра». Ви порівняєте різні дерева, щоб обрати найкраще.
4
Вибір найкращої моделі прогнозування плинності
У фінальному розділі ви дізнаєтеся, як використовувати перехресну перевірку, щоб уникнути перенавчання на тренувальних даних. Також ви зрозумієте, які ознаки мають вагомий вплив, а які — незначний. Нарешті, ви застосуєте ці нові вміння, щоб побудувати ефективніше Decision Tree!
HR Analytics: прогнозування плинності персоналу в Python
Курс
завершено
