به دوره تحلیل منابع انسانی: بهینه سازی نیروی کار با یادگیری ماشین خوش آمدید. این یک دوره جامع مبتنی بر پروژه است که در آن گام به گام نحوه ساخت مدل های پیش بینی برای حفظ کارمندان، ارزیابی عملکرد و واجد شرایط بودن ارتقاء با استفاده از Random Forest، XGBoost و LightGBM را یاد خواهید گرفت. این دوره ترکیبی عالی بین یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل منابع انسانی است و آن را به فرصتی ایدهآل برای ارتقاء مهارتهای علم داده خود و در عین حال بهبود دانش فنی خود در مدیریت منابع انسانی تبدیل میکند. این دوره عمدتاً بر سه جنبه اصلی تمرکز خواهد داشت، اولی تجزیه و تحلیل داده ها است که در آن مجموعه داده های منابع انسانی را از زوایای مختلف بررسی می کنید، دومی مدل سازی پیش بینی است که در آن یاد می گیرید که چگونه مدل های پیش بینی منابع انسانی را با استفاده از یادگیری ماشین بسازید، و سومین مورد ارزیابی دقت و عملکرد مدل است. در جلسه مقدمه، با مبانی اولیه تجزیه و تحلیل منابع انسانی، مانند آشنایی با موارد استفاده از مدل سازی پیش بینی شده در منابع انسانی، آشنایی بیشتر با مدل های یادگیری ماشینی که مورد استفاده قرار خواهند گرفت، آشنا خواهید شد و همچنین با چالش های فنی آشنا خواهید شد. و محدودیت در تجزیه و تحلیل منابع انسانی سپس، در بخش بعدی، نحوه عملکرد مدل پیش بینی منابع انسانی را خواهید آموخت. این بخش شامل جمع آوری داده ها، پیش پردازش داده ها، انتخاب ویژگی، تقسیم داده ها به مجموعه های آموزشی و آزمایشی، انتخاب مدل، آموزش مدل، پیش بینی بر اساس داده های آموزشی و ارزیابی مدل می شود. پس از آن، شما همچنین در مورد عوامل متعددی که به عملکرد و نرخ جابجایی یک کارمند کمک می کند، آشنا خواهید شد، به عنوان مثال مانند رضایت شغلی، تعادل زندگی کاری، فرصت های توسعه شغلی، محیط کار، مزایا و غرامت. هنگامی که تمام دانش لازم در مورد تجزیه و تحلیل منابع انسانی را آموختید، پروژه را شروع خواهیم کرد. ابتدا در مورد نحوه راه اندازی Google Colab IDE گام به گام راهنمایی خواهید شد. علاوه بر آن، نحوه یافتن و دانلود مجموعه داده های منابع انسانی از Kaggle را نیز یاد خواهید گرفت. هنگامی که همه چیز آماده شد، وارد اولین بخش پروژه می شویم که در آن مجموعه داده های منابع انسانی را از زوایای مختلف بررسی می کنید، نه تنها این، بلکه داده ها را نیز تجسم می کنید و سعی می کنید روندها یا الگوهای موجود در داده ها را شناسایی کنید. در بخش دوم، گام به گام با نحوه ساخت مدل پیشبینی حفظ کارکنان، مدل پیشبینی ارزیابی عملکرد و مدل پیشبینی واجد شرایط ارتقا با استفاده از Random Forest، XGBoost و LightGBM آشنا میشوید. در همین حال، در بخش سوم، نحوه ارزیابی دقت و عملکرد مدل با استفاده از چندین روش مانند ماتریس سردرگمی، دقت و یادآوری را یاد خواهید گرفت. در نهایت، در پایان دوره، ما آزمایشاتی را انجام خواهیم داد تا مطمئن شویم که مدلهای پیشبینی منابع انسانی به طور کامل کار میکنند و نتایج دقیق ایجاد میکنند.
اول از همه، قبل از ورود به دوره، باید این سوال را از خود بپرسیم: چرا باید با استفاده از یادگیری ماشین مدل های پیش بینی منابع انسانی بسازیم؟ خب جواب من اینجاست در محیط کاری پویا امروزی، متخصصان منابع انسانی با چالش های پیچیده ای در مدیریت عملکرد کارکنان، حفظ و بهینه سازی استعدادها مواجه هستند. روش های سنتی اغلب در پرداختن به این پیچیدگی ها کوتاهی می کنند. مدلهای یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل کلان دادهها میتوانند با ارائه بینشهای مبتنی بر داده و کمک به شما برای تصمیمگیری آگاهانهتر، شیوههای منابع انسانی را متحول کنند. با استفاده از این فناوریها، متخصصان منابع انسانی میتوانند با شناسایی عواملی که به بهرهوری بالا و رضایت شغلی بالا کمک میکنند، عملکرد کارکنان را بهینه کنند. علاوه بر این، میتواند به شما در شناسایی افراد برتر در شرکتتان کمک کند که مدیریت استعداد و برنامههای توسعه شغلی مؤثرتری را ممکن میسازد. در نهایت، شما همچنین میتوانید با درک و رسیدگی به دلایل اصلی جابجایی کارکنان، نرخهای حفظ را افزایش دهید و سیاستهای شرکت مبتنی بر شواهد را تدوین کنید که نتایج بهتری را به همراه دارد. تسلط بر این مهارتها نه تنها متخصصان منابع انسانی را برای تصمیمگیری استراتژیکتر توانمند میسازد، بلکه فرصتهای شغلی متعددی را در زمینه رو به رشد تجزیه و تحلیل منابع انسانی و علم داده باز میکند.
در زیر مواردی وجود دارد که میتوانید از این دوره یاد بگیرید:
مبانی اساسی تجزیه و تحلیل منابع انسانی، چالش ها و محدودیت های فنی در تجزیه و تحلیل منابع انسانی و موارد استفاده از آن را بیاموزید
با نحوه عملکرد مدلسازی پیشبینی منابع انسانی آشنا شوید. این بخش شامل جمع آوری داده ها، پیش پردازش، انتخاب ویژگی، تقسیم آزمون قطار، انتخاب مدل، آموزش مدل، ساخت پیش بینی و ارزیابی مدل می شود
درباره عواملی مانند رضایت شغلی، تعادل زندگی کاری، فرصتهای توسعه شغلی، محیط کاری، پاداش و مزایا، به عملکرد و میزان جابجایی کارمند کمک میکنند.
با نحوه یافتن و دانلود مجموعه داده های منابع انسانی از Kaggle آشنا شوید
نحوه تمیز کردن مجموعه داده با حذف مقادیر و موارد تکراری از دست رفته را بیاموزید
با نحوه تجزیه و تحلیل رابطه بین تعداد تبلیغات و نرخ گردش مالی آشنا شوید
با نحوه تجزیه و تحلیل رابطه بین تعادل زندگی کاری و نرخ گردش مالی آشنا شوید
با نحوه تجزیه و تحلیل تأثیر کار اضافه کاری بر نرخ گردش مالی آشنا شوید
با نحوه تجزیه و تحلیل رابطه بین سطح تحصیلات و عملکرد کارکنان آشنا شوید
با نحوه تجزیه و تحلیل تأثیر کار از راه دور بر عملکرد کارکنان آشنا شوید
با نحوه شناسایی افراد برتر در شرکت آشنا شوید
با نحوه ساخت مدل پیشبینی ترک خدمت کارکنان با استفاده از جنگل تصادفی آشنا شوید
با نحوه ساخت مدل پیشبینی عملکرد کارکنان با استفاده از XGBoost آشنا شوید
با نحوه ساخت مدل پیشبینی واجد شرایط بودن تبلیغات با استفاده از LightGBM آشنا شوید
با نحوه مدیریت مجموعه داده های نامتعادل با استفاده از تکنیک نمونه برداری بیش از حد اقلیت مصنوعی و رویکرد نمونه گیری مصنوعی تطبیقی آشنا شوید
با نحوه ارزیابی دقت و عملکرد مدل با محاسبه امتیاز دقیق، امتیاز یادآوری و ایجاد ماتریس سردرگمی آشنا شوید
یودمی یکی از بزرگترین پلتفرمهای آموزشی آنلاین است که به میلیونها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دورههای متنوع و کاربردی را فراهم میکند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینههای مختلف از فناوری اطلاعات و برنامهنویسی گرفته تا زبانهای خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه میدهد. با استفاده از یودمی، کاربران میتوانند به صورت انعطافپذیر و بهینه، مهارتهای جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.
یکی از ویژگیهای برجسته یودمی، کیفیت بالای دورهها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد میدهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و میتوانند به بهترین شکل ممکن از آموزشها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرمهای آموزشی آنلاین، به افراد امکان میدهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارتهای مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.
مشاور سابق ریسک فناوری و علاقهمند به تجارت الکترونیک
نمایش نظرات