HR Analytics: Workforce Optimization with Machine Learning

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

مرحبًا بك في دورة تحليلات الموارد البشرية: تحسين القوى العاملة باستخدام التعلم الآلي. هذه دورة تدريبية شاملة تعتمد على المشاريع حيث ستتعلم خطوة بخطوة كيفية بناء نماذج تنبؤية للاحتفاظ بالموظفين وتقييم الأداء وأهلية الترقية باستخدام Random Forest وXGBoost وLightGBM. تعد هذه الدورة مزيجًا مثاليًا بين التعلم الآلي وتحليلات الموارد البشرية، مما يجعلها فرصة مثالية لرفع مستوى مهاراتك في علوم البيانات مع تحسين معرفتك التقنية في إدارة الموارد البشرية. ستركز الدورة بشكل أساسي على ثلاثة جوانب رئيسية، الأول هو تحليل البيانات حيث ستستكشف مجموعة بيانات الموارد البشرية من زوايا مختلفة، والثاني هو النمذجة التنبؤية حيث ستتعلم كيفية بناء نماذج تنبؤية للموارد البشرية باستخدام التعلم الآلي، والثالث هو تقييم دقة وأداء النموذج. في الجلسة التمهيدية، ستتعلم الأساسيات الأساسية لتحليلات الموارد البشرية، مثل التعرف على حالات استخدام النمذجة التنبؤية في الموارد البشرية، والتعرف على المزيد حول نماذج التعلم الآلي التي سيتم استخدامها، وستتعرف أيضًا على التحديات والقيود التقنية في تحليلات الموارد البشرية. ثم، في القسم التالي، سوف تتعلم كيفية عمل النموذج التنبؤي للموارد البشرية. سيغطي هذا القسم جمع البيانات، والمعالجة المسبقة للبيانات، واختيار الميزات، وتقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار، واختيار النموذج، والتدريب النموذجي، وعمل التنبؤات بناءً على بيانات التدريب، وتقييم النموذج. بعد ذلك، ستتعرف أيضًا على العديد من العوامل التي تساهم في أداء الموظف ومعدل دورانه، على سبيل المثال مثل الرضا الوظيفي، والتوازن بين العمل والحياة، وفرص التطوير الوظيفي، وبيئة العمل، والمزايا، والتعويضات. بمجرد أن تتعلم كل المعرفة اللازمة حول تحليلات الموارد البشرية، سنبدأ المشروع. أولاً، سيتم إرشادك خطوة بخطوة حول كيفية إعداد Google Colab IDE. بالإضافة إلى ذلك، ستتعلم أيضًا كيفية البحث عن مجموعة بيانات الموارد البشرية وتنزيلها من Kaggle. بمجرد أن يصبح كل شيء جاهزًا، سندخل إلى قسم المشروع الأول حيث ستستكشف مجموعة بيانات الموارد البشرية من زوايا متعددة، ليس هذا فقط، بل ستقوم أيضًا بتصور البيانات ومحاولة تحديد الاتجاهات أو الأنماط في البيانات. في الجزء الثاني، ستتعلم خطوة بخطوة كيفية بناء نموذج تنبؤي للاحتفاظ بالموظفين، ونموذج تنبؤي لتقييم الأداء، ونموذج تنبؤي لأهلية الترقية باستخدام Random Forest وXGBoost وLightGBM. وفي الجزء الثالث، ستتعلم كيفية تقييم دقة وأداء النموذج باستخدام عدة طرق مثل مصفوفة الارتباك والدقة والاستدعاء. أخيرًا، في نهاية الدورة، سنجري اختبارًا للتأكد من أن النماذج التنبؤية للموارد البشرية تعمل بكامل طاقتها وتنتج نتائج دقيقة. أولاً وقبل كل شيء، قبل الدخول في الدورة، نحتاج أن نسأل أنفسنا هذا السؤال: لماذا يجب علينا بناء نماذج تنبؤية للموارد البشرية باستخدام التعلم الآلي؟ حسنا، هنا جوابي. في مكان العمل الديناميكي اليوم، يواجه متخصصو الموارد البشرية تحديات معقدة في إدارة أداء الموظفين والاحتفاظ بهم وتحسين المواهب. غالبًا ما تفشل الأساليب التقليدية في معالجة هذه التعقيدات. يمكن لنماذج التعلم الآلي وتحليلات البيانات الضخمة أن تحدث ثورة في ممارسات الموارد البشرية من خلال توفير رؤى تعتمد على البيانات ومساعدتك على اتخاذ قرارات أكثر استنارة. ومن خلال الاستفادة من هذه التقنيات، يمكن لمتخصصي الموارد البشرية تحسين أداء الموظفين من خلال تحديد العوامل التي تساهم في زيادة الإنتاجية والرضا الوظيفي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعدك أيضًا على تحديد أصحاب الأداء الأفضل في شركتك مما سيمكن من إدارة المواهب وخطط التطوير الوظيفي بشكل أكثر فعالية. وأخيرًا، يمكنك أيضًا زيادة معدلات الاحتفاظ بالموظفين من خلال فهم ومعالجة الأسباب الجذرية لدوران الموظفين، وصياغة سياسات الشركة القائمة على الأدلة التي تؤدي إلى نتائج أفضل. إن إتقان هذه المهارات لا يمكّن متخصصي الموارد البشرية من اتخاذ المزيد من القرارات الإستراتيجية فحسب، بل يفتح أيضًا العديد من الفرص الوظيفية في المجال المتنامي لتحليلات الموارد البشرية وعلوم البيانات. وفيما يلي الأشياء التي يمكنك توقع تعلمها من هذه الدورة:

• تعرف على الأساسيات الأساسية لتحليلات الموارد البشرية، والتحديات والقيود التقنية في تحليلات الموارد البشرية، وحالات استخدامها
• تعرف على كيفية عمل النمذجة التنبؤية للموارد البشرية. سيغطي هذا القسم جمع البيانات، والمعالجة المسبقة، واختيار الميزات، وتقسيم اختبار التدريب، واختيار النموذج، والتدريب على النموذج، والتنبؤ، وتقييم النموذج.
• تعرف على العوامل التي تساهم في أداء الموظف ومعدل دورانه، مثل الرضا الوظيفي، والتوازن بين العمل والحياة، وفرص التطوير الوظيفي، وبيئة العمل، والتعويضات والمزايا.
• تعرف على كيفية العثور على مجموعة بيانات الموارد البشرية وتنزيلها من Kaggle
• تعرف على كيفية تنظيف مجموعة البيانات عن طريق إزالة القيم المفقودة و التكرارات
• تعرف على كيفية تحليل العلاقة بين عدد الترقيات ومعدل الدوران
• تعرف على كيفية تحليل العلاقة بين التوازن بين الحياة العملية ومعدل الدوران
• تعرف على كيفية تحليل تأثير العمل الإضافي على معدل الدوران
• تعرف على كيفية تحليل العلاقة بين مستوى التعليم وأداء الموظف
• تعرف على كيفية تحليل تأثير العمل عن بعد على أداء الموظف
• تعرف على كيفية تحديد أصحاب الأداء العالي في الشركة
• تعرف على كيفية إنشاء نموذج تنبؤي لدوران الموظفين باستخدام Random Forest
• تعرف على كيفية إنشاء نموذج تنبؤي لأداء الموظف باستخدام XGBoost
• تعرف على كيفية إنشاء نموذج تنبؤي لأهلية الترقية باستخدام LightGBM
• تعرف على كيفية التعامل مع مجموعة البيانات غير المتوازنة باستخدام تقنية الإفراط في أخذ عينات الأقلية الاصطناعية ونهج أخذ العينات الاصطناعية التكيفية
• تعرف على كيفية تقييم الدقة و أداء النموذج من خلال حساب درجة الدقة ودرجة الاستدعاء وإنشاء مصفوفة الارتباك

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)