AzureML_Guest-EDU_Kharkiv-IT-Cluster

Guest EDU: Як передбачити ризики звільнення працівників засобами AzureML?

IT Cluster Kharkiv IT Cluster

👍 14 березня Kharkiv IT Cluster та компанія Intellias провели гостьову лекцію для 34 студентів технічних спеціальностей ХНЕУ ім. С. Кузнеця з теми «Use Case: прогнозування ризиків звільнення працівників засобами AzureML».

📢 Спікер — Руденський Роман — Senior Data Science Engineer у компанії Intellias, доктор економічних наук та професор, розповів, чим займається Data Scientist на прикладі проєкту, який допомагає відслідковувати HR-департаменту компанії Intellias рівень задоволеності працівника, його завантаженість та потенційну можливість звільнення працівника з компанії.

👉 Більше про зустріч з Романом Руденським 👈

Про проєкт компанії Intellias

Щоб уникнути раптового звільнення працівників через перенавантаження та брак достатнього рівня комунікації, усередині команди був розроблений проєкт, що спрямовано на розуміння внутрішнього стану працівників компанії Intellias.

image_2023-03-14_12-20-51-640x363 Guest EDU: Як передбачити ризики звільнення працівників засобами AzureML?

👉 Роман розповів, що завдяки внутрішньому оцінюванню та комунікації People Partners зі співробітниками, є можливість із зібраної інформації отримувати оброблений прогноз від ML-алгоритму про потенційну перспективу звільнення працівника.

Завдяки прогнозуванню, компанія може оцінити відносну задоволеність працівника умовами праці та дає змогу бути підготовленим до несподіваних звільнень членів команди.

Що робить Data Scientist на проєкті?

Роман зазначає, що зазвичай, коли йдеться про роботу Data Scientist, то спеціалісти рухаються по умовному колу 👇

image_2023-03-14_22-15-07-640x356 Guest EDU: Як передбачити ризики звільнення працівників засобами AzureML?

📍 Коло починається роботою з бізнесом/замовником. Тут необхідно зрозуміти:

  • як бізнес/замовник функціонує?
  • для чого бізнес/замовник узагалі був створений?
  • які проблеми існують зараз?

📍 Наступним кроком необхідно зрозуміти дані компанії, що вони збирають:

  • які ці дані?
  • яка в них природа?
  • яка у даних різноманітність?
  • які обсяги даних?
  • як дані отримують за зберігають?

Однією із задач Data Scientist — зрозуміти бізнес/замовника та потрібність й актуальність даних, які збирає бізнес/замовник, для подальшої роботи.

👉 Про наступні етапи кола дивись за посиланням 👈

Kharkiv IT Cluster дякує Руденському Роману та компанії Intellias за можливість розглянути на активному проєкті роботу Data Scientist студентам ХНЕУ ім. С. Кузнеця!

Kharkiv IT Cluster продовжує допомагати розвиватися майбутнім ІТ-спеціалістам Україні, тому продовжує надавати актуальну інформацію разом із компаніями-учасниками Kharkiv IT Cluster на 14 освітніх проєктах, до яких можна доєднуватись уже зараз!

Довідка

Intellias — ІТ-компанія, що займається розробкою комплексного програмного забезпечення та наданням професійних сервісів, спеціалізуючись на автомобільній галузі, навігаційних системах, фінансових та телекомунікаційних технологіях.

Підпишись на наш телеграм канал, щоб бути у курсі подій

Підписатися на Telegram-канал

Також читай новини на наших сторінках в соціальних мережах:

Facebook

Instagram

Рекомендовані матеріали

  1. Computer-Vision_EDU-Guest
  2. Otrymaty-pershu-robotu-v-IT_EDU-Guest_Kharkiv-IT-Cluster
  3. Guest Edu: теплиця майбутнього за допомоги Data Science

Коментарі