Семинар Введение в R для HR

R на сегодня является самым популярным языком среди HR-аналитиков.
Знание R сегодня необходимо также как знание excel. Это признак хорошего тона, это признак развитых аналитических навыков у HR.
Семинар Введение в R для HR представляет из себя наиболее простую форму освоения данного языка. Не люблю этот термин, но семинар из разряда "для чайников".
Сам семинар я бы назвал "гигиеническим" - просто как некую базовую вещь, необходимую для освоения HR, наравне со знанием базовых понятий из рекрутинга, оценки, обучения персонала, компенсаций и т.п...

Цель семинара

Дать навыки работы с данными и анализа данных в R.
Делю понятия работы и анализа данных, поскольку работы с данными более широкое понятие. Курсы по анализу данных на ресурсах типа coursera представляют собой классику по анализу данных, где данные нам даны уже в "причесанном" виде.
В работе HR таких идеальных ситуаций просто не бывает. Данные в HR "грязные". Например, переменная "пол" может содержать значения "м", "ж", "М", "Ж", "муж", "жен", "муж.", "жен." и так далее. Надо все это многообразие обозначений одной командой, быстро привести к "м" и "ж", так, чтобы в последствии не было мучительно больно за бесцельно прожитые годы. Или другая стандартная задача: у вас есть дата приема и дата увольнения (или дата выгрузки отчета), вам нужно посчитать стаж работников и превратить его в отчет.
На курсе мы будем рассматривать шаблоны решения подобных задач.
И после этого посмотрим виды анализа данных. Дойдем до линейной и логистической регрессий.

Формат семинара

Корпоративный. Возможны варианты: два дня подряд, занятия несколько недель с одним занятием в неделю, он-лайн лекции. Обсуждаемо.
Занятия проходят в Rstudio.

Требования к участникам 

1. Вы работаете в excel, знаете и понимаете смысл сводных таблиц, формул ЕСЛИ(), ВПР()
2. Вы знаете основы статистики, понимаете, что означают термины "корреляция", "значимость различий"

Содержание семинара

Более подробное содержание обсуждается с Заказчиком.

• Лекция1. Загрузка данных
• Лекция2. Типы данных, dataframe, cbind(), rbind(), ВПР (merge)
• Лекция3. Чистка, преобразование данных
• Лекция4. Пропущенные значения
• Лекция5. Отбор, фильтрация данных
• Лекция6. Описательные статистики, доверительные интервалы
• Лекция7. Взаимосвязь количественных переменных
• Лекция8. Взаимосвязь категориальных переменных
• Лекция9. Взаимосвязь количественных и категориальных переменных
• Лекция10. Визуализация с помощью ggplot
• Лекция11. Работа с форматом даты
• Лекция12. Линейная, логистическая регрессии

Аппендикс 

• Автоматизация обработки результатов опросов;
• Функции семейства apply 

Контроль знаний

По согласованию с Заказчиком участники выполняют собственные проекты по анализу данных.
___________________________________________________
Жду заявок edvb()yandex.ru


__________________________________________________________

На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте