Modelo de Machine Learning para Predecir Deserción de Empleados

Recursos Humanos
1. Salidas de Empleado
  1. Tipos de Salida
    1. Voluntaria
    2. Por Despido
    3. Jubilación
2. Factores Salidas de Empleado
  1. Engagement
  2. Generacionales
  3. Económicos
3. Consecuencias
  1. Perdida de talento
  2. Base de conocimientos
  3. Fuga de Cartera Clientes
Análisis de Datos
1. Tipo de Análisis
  1. Análisis Descriptivo
  2. Análisis Predictivo
2. Modelos Analíticos
  1. Dimensiones
  2. Eventos a medir
3. Visualización de Datos
Metodología de People Analytics
1. Analisis y Predicción de deserción de Empleado
  1. Hipotesis de Rotación de Empleados
  2. Variables Dependientes
2. Estrategia de Comunicación
  1. Data Storytelling
3. Toma de Decisiones
  1. Implementación de Estrategía
Inteligencia Artificial
1. Machine Learninng
  1. Tipo ML
    1. Supervisado
    2. No Supervisado
2. Predecir Deserción de Empleado
  1. Tipos de Algoritmo
    1. Regresión
    2. Clasificación
Ingenieria de Datos
1. Bases de Datos
  1. Consultas SQL
  2. Manipulación de Datos con SQL
  3. Extracción de fuentes crudas
2. Procesos ETL
  1. Flujos de datos
  2. Transformación y limpieza de datos
3. Modelado de Datos
  1. Diseño de Base de Datos Analíticas
  2. Entidad Relación
4. Mineria de Datos
  1. Notebooks con R
  2. Manipulación de datos con R
  3. Implementación de Modelos en R
Modelo Estadístico
1. Regresión Logística
  1. Utiliza las matemáticas para encontrar relaciones y luego predecir el valor de uno de esos factores
2. Randon Forest
  1. Utiliza la capacidad de combinar los resultados de sus árboles para obtener una predicción más fiable.
3. Adaboost
  1. Utiliza varios predictores en secuencia, de manera que cada clasificador se ajuste mejor en cada iteración.
4. Arboles de decisión

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Descripción

Resumen del Recurso

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	Creado por ROBERT WILLIAMS VASQUEZ SANCHEZ hace 9 meses