#aicdatathon2023
Sector: Industria, Recursos Humanos
Bienvenidos al Datatón de Análisis de Recursos Humanos, un evento intensivo donde analistas, científicos de datos, y entusiastas se reúnen para explorar, analizar y encontrar soluciones innovadoras a los desafíos actuales en el campo de la gestión de recursos humanos utilizando técnicas avanzadas de análisis de datos.
Nuestro objetivo es descubrir insights significativos y desarrollar modelos predictivos que ayuden a mejorar la gestión de talento, la satisfacción laboral, la diversidad y la eficiencia operativa en las organizaciones.
Se proporcionará a los participantes un conjunto de datos* detallado relacionado con el área de recursos humanos, que incluye, pero no se limita a, información sobre antigüedad, posición, banda salarial, motivos de renuncia, datos demográficos, entre otros.
*en un repositorio asignado y en un folder denominado “data”
- Modelo Predictivo de Retención de Empleados: Identificar factores clave que influyen en la retención y desarrollar un modelo para predecir la probabilidad de renuncia de un empleado.
- Análisis de Diversidad en el Lugar de Trabajo: Evaluar el estado actual de la diversidad en la organización y proponer estrategias para mejorarla.
- Estrategias de Desarrollo de Carrera: Analizar datos para identificar patrones en el ascenso y desarrollo de carrera, y recomendar vías para el progreso de los empleados.
- Impacto de la Ubicación en la Satisfacción Laboral: Estudiar cómo la ubicación geográfica afecta la satisfacción y retención de los empleados.
- Tendencias Salariales y Equidad: Examinar las tendencias salariales y proponer medidas para asegurar la equidad salarial en la organización.
- Optimización del Equilibrio Vida Laboral-Personal: Proponer soluciones basadas en datos para mejorar el equilibrio vida laboral-personal de los empleados.
- Visualización Innovadora de Datos de RH: Crear visualizaciones interactivas que destaquen insights clave de los datos de RH.
- Entre otros
- Hibrido
- Fase de Preparación: Cursos y sesiones de mentoría para familiarizarse con las herramientas y técnicas de análisis.
- Fase de Hackathon: Horas de análisis intensivo y desarrollo de soluciones.
- Presentación y Evaluación: Presentación de soluciones ante un jurado de expertos en análisis de datos.
- Conocimientos en análisis de datos, estadísticas, y manejo de herramientas de análisis y visualización de datos.
- Se anima a la colaboración en equipo.
- Introducción y Antecedentes de la Problemática a Resolver: Se sugiere hacer una revisión de la literatura.
- Análisis Exploratorio: Describir y documentar cada uno de los pasos (recolección, limpieza, transformación, creación de nuevas variables, etc).
- Visualizaciones: Gráficos interactivos y/o mapas para una mejor comprensión de los datos.
- Data Schema:
- ER: Modelo entidad-relación para la estructura de datos.
- DB: Diseño de la base de datos para gestionar los datasets.
- Modelo(s) de Machine/Deep Learning
- Desarrollo de API
- Deployment: Uso de alguna plataforma en el cual se pueda hacer consulta de la aplicación generada (Shiny, Streamlit, GitHub Pages).
- Reporte Final (con perspectiva de negocio) que incluya sus resultados y discusiones, así como una sección de conclusiones y trabajo futuro.
Esta estructura del datatón puede ser ajustada según las necesidades específicas del evento, el perfil de los participantes y los objetivos de la organización anfitriona.