Este proyecto consiste en desarrollar un sistema de análisis de retención de empleados que permita a las empresas identificar patrones, tendencias y factores que influyen en la retención de su personal. El propósito principal es ayudar a las empresas a mejorar la retención de talento y reducir la rotación de personal.

Se analizan datos de RRHH de IBM para identificar factores que influyan en la retención de empleados que permitan desarrollar estrategias de retención efectiva.

La capacidad de entender mejor y abordar las razones detrás de la partida de sus empleados, lo que conduce a mejoras en la retención, la satisfacción y el compromiso del personal, aspectos todos fundamentales para el éxito y la sostenibilidad de cualquier organización.

Equipo c17-79-m-data-bi

Nombre	( Rol )	GitHub	LinkedIn
Beatriz Suarez	(Project Manager)
Analía Araki	(Data Analytics)
Manuel Nalerio	(Data Analytics)
Vittoria Galvaliz	(Data Engineer)

El proyecto utiliza un conjunto de herramientas y tecnologías de vanguardia en el campo de la ciencia de datos y el análisis de datos:

• vscode
• colab
• Power BI
• Librerias de Python
• SQL
• Trello
• Stack del ML

• Los empleados que reportan niveles más altos de satisfacción laboral tienen una probabilidad significativamente menor de dejar la empresa en comparación con aquellos con niveles más bajos de satisfacción laboral.
• Los empleados que reciben un salario competitivo y beneficios adecuados tienen una menor tendencia a abandonar la empresa en comparación con aquellos que perciben una compensación insatisfactoria.

El análisis de retención de empleados aborda varios problemas críticos dentro de una organización, proporcionando soluciones efectivas en diversas áreas clave del manejo de recursos humanos y estrategia empresarial.

1. Rotación de personal elevada.
2. Costos asociados a la rotación.
3. Pérdida de talento clave.