Cuéntame sobre el proyecto de pronóstico de rotación de empleados: qué hiciste, qué resultados obtuviste, de qué estás orgulloso?

En el proyecto de pronóstico de rotación de empleados, me encargué de la recopilación y análisis de datos de recursos humanos, así como de la construcción de modelos de aprendizaje automático para identificar los factores que influyen en la salida. Utilicé métodos de clasificación, como bosques aleatorios y gradient boosting, para predecir la probabilidad de despido.

El resultado fue un aumento en la precisión de las predicciones hasta un 85%, lo que permitió al departamento de recursos humanos tomar medidas oportunas para retener a los empleados clave. Estoy especialmente orgulloso de haber implementado modelos interpretables que ayudaron a explicar las causas de la rotación y a mejorar los procesos internos.