سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی ریزش کارکنان با استفاده از تحلیل داده و پایتون

کتاب پیش‌بینی ریزش کارکنان با استفاده از تحلیل داده و پایتون

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی ریزش کارکنان با استفاده از تحلیل داده و پایتون

موضوع کلی: مدیریت منابع انسانی و تحلیل داده

موضوع میانی: تحلیل پیش‌بینانه در مدیریت منابع انسانی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدیریت منابع انسانی و تحلیل داده
  • 2. اهمیت تحلیل داده در تصمیم‌گیری‌های منابع انسانی
  • 3. مبانی تحلیل پیش‌بینانه در مدیریت منابع انسانی
  • 4. مروری بر مفاهیم کلیدی تحلیل پیش‌بینانه
  • 5. چرایی تحلیل ریزش کارکنان در سازمان‌ها
  • 6. مدل‌سازی ریزش کارکنان: رویکردها و چالش‌ها
  • 7. فرهنگ داده‌محور در سازمان‌ها و منابع انسانی
  • 8. نقش تحلیل‌گر داده در واحد منابع انسانی
  • 9. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده‌های منابع انسانی
  • 10. چارچوب قانونی و شرعی استفاده از داده‌های کارکنان
  • 11. مبانی جمع‌آوری داده‌های کارکنان در ایران
  • 12. انواع داده‌های مورد نیاز برای تحلیل ریزش
  • 13. کیفیت داده و پاکسازی داده‌های کارکنان
  • 14. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
  • 15. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
  • 16. مبانی برنامه‌نویسی پایتون: متغیرها و انواع داده
  • 17. ساختارهای کنترلی در پایتون: شرط‌ها و حلقه‌ها
  • 18. توابع در پایتون: تعریف و استفاده
  • 19. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های تحلیل داده در پایتون
  • 20. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 21. کتابخانه Pandas برای کار با داده‌های جدولی
  • 22. ساخت DataFrame و Series در Pandas
  • 23. عملیات پایه با DataFrame: انتخاب، فیلتر و مرتب‌سازی
  • 24. مدیریت داده‌های گمشده در Pandas
  • 25. ادغام و پیوستن DataFrame ها
  • 26. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها در پایتون
  • 27. کتابخانه Matplotlib برای رسم نمودار
  • 28. رسم نمودار میله‌ای، خطی و پراکندگی
  • 29. سفارشی‌سازی نمودارها در Matplotlib
  • 30. کتابخانه Seaborn برای مصورسازی آماری
  • 31. نمودارهای توزیع فراوانی و روابط بین متغیرها
  • 32. مصورسازی داده‌های منابع انسانی
  • 33. تحلیل اکتشافی داده (EDA) برای داده‌های ریزش
  • 34. شناسایی الگوها و روندها در داده‌های ریزش
  • 35. بررسی توزیع متغیرهای کلیدی در ریزش کارکنان
  • 36. تحلیل همبستگی بین ویژگی‌ها و ریزش
  • 37. شناسایی عوامل مؤثر بر ریزش کارکنان
  • 38. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در مدیریت منابع انسانی
  • 39. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 40. مسائل طبقه‌بندی در یادگیری ماشین
  • 41. مقدمه‌ای بر مدل‌های طبقه‌بندی برای پیش‌بینی ریزش
  • 42. رگرسیون لجستیک: مبانی و کاربردها
  • 43. ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک
  • 44. درخت تصمیم: مبانی و کاربردها
  • 45. ارزیابی مدل درخت تصمیم
  • 46. جنگل تصادفی: مبانی و کاربردها
  • 47. ارزیابی مدل جنگل تصادفی
  • 48. ماشین بردار پشتیبان (SVM): مبانی و کاربردها
  • 49. ارزیابی مدل SVM
  • 50. مدل‌های مبتنی بر آنسامبل: ادغام مدل‌ها
  • 51. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 52. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 53. دقت (Accuracy)، دقت (Precision) و بازخوانی (Recall)
  • 54. امتیاز F1 و منحنی ROC-AUC
  • 55. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 56. تنظیم ابرپارامترهای مدل‌ها (Hyperparameter Tuning)
  • 57. مدل‌سازی پیشرفته برای پیش‌بینی ریزش
  • 58. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی ریزش (رویکرد کلی)
  • 59. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 60. ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
  • 61. اهمیت انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 62. روش‌های انتخاب ویژگی: فیلتر، Wrapper و Embedded
  • 63. تکنیک‌های کاهش ابعاد: PCA (رویکرد کلی)
  • 64. پیاده‌سازی مدل پیش‌بینی ریزش در پایتون
  • 65. بارگذاری داده‌ها و پیش‌پردازش
  • 66. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 67. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و آزمون
  • 68. ساخت و آموزش مدل‌های طبقه‌بندی
  • 69. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 70. انتخاب بهترین مدل بر اساس معیارهای ارزیابی
  • 71. نکات عملی در پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینانه
  • 72. تفسیر نتایج مدل و استخراج بینش
  • 73. ارتباط نتایج با تصمیمات استراتژیک منابع انسانی
  • 74. پیش‌بینی ریزش کارکنان در عمل: مطالعه موردی
  • 75. پیاده‌سازی راهکارهای پیشگیرانه بر اساس پیش‌بینی ریزش
  • 76. اندازه‌گیری اثربخشی راهکارهای پیشگیرانه
  • 77. پایش مستمر مدل و بازآموزی آن
  • 78. چالش‌های پیاده‌سازی و نگهداری مدل‌های پیش‌بینانه
  • 79. آینده تحلیل پیش‌بینانه در مدیریت منابع انسانی
  • 80. تکنولوژی‌های نوظهور در تحلیل داده‌های منابع انسانی
  • 81. نقش هوش مصنوعی در تحول مدیریت منابع انسانی
  • 82. اهمیت اخلاق و مسئولیت‌پذیری در عصر داده
  • 83. مدیریت دانش و اشتراک‌گذاری نتایج تحلیل‌ها
  • 84. ساخت گزارش‌های مدیریتی از نتایج تحلیل
  • 85. ارائه نتایج تحلیل به ذینفعان غیرفنی
  • 86. اهمیت همکاری بین واحد منابع انسانی و تحلیل‌گران داده
  • 87. توسعه مهارت‌های تحلیلی در تیم منابع انسانی
  • 88. چشم‌انداز شغلی برای متخصصان تحلیل داده در منابع انسانی
  • 89. قوانین حفظ حریم خصوصی داده‌های کارکنان در ایران
  • 90. ملاحظات حقوقی و شرعی در استفاده از داده‌های کارکنان
  • 91. مدیریت ریسک در پروژه‌های تحلیل داده منابع انسانی
  • 92. ایجاد فرهنگ یادگیری و بهبود مستمر در سازمان
  • 93. نقش رهبری در حمایت از پروژه‌های تحلیل داده
  • 94. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در تحلیل پیش‌بینانه منابع انسانی
  • 95. کاربرد تحلیل داده در بهبود تجربه کارکنان
  • 96. تحلیل داده برای ارزیابی عملکرد کارکنان
  • 97. مدیریت استعدادها با استفاده از تحلیل داده
  • 98. طراحی سیستم‌های جبران خدمات مبتنی بر داده
  • 99. نقش تحلیل داده در جذب و استخدام مؤثر
  • 100. فرهنگ سازمانی و تأثیر آن بر ریزش کارکنان

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.