Bu proje, bir ön değerlendirme platformunda işveren ve aday davranışlarını analiz etmeyi amaçlamaktadır. Bu analiz, adayların işverenlerle olan etkileşimlerini ve platformdaki performansını inceleyen kapsamlı bir veri analizi üzerine kuruludur. Proje, işverenlerin ve adayların davranışlarını anlama ve bu bilgiyi kullanarak aday başarısını tahmin etme potansiyelini araştırır. Bu analiz, işverenlerin katılımının ve adayların performansının nasıl optimize edilebileceğine dair anlayışlar sağlamayı amaçlar. Veriler, Mixpanel'dan ve veri tabanından toplanır ve Python programlama dili ve özellikle Pandas, NumPy ve Matplotlib gibi Python kütüphaneleri kullanılarak analiz edilir. Ayrıca, veri analizi sonuçları, makine öğrenimi tekniklerinin aday başarısını tahmin etmede nasıl kullanılabileceğine dair fikirler sağlar. Bu proje, işe alım sürecini daha etkili ve verimli hale getirmek için veri analizi ve makine öğrenimini nasıl kullanabileceğimizi anlama çabalarını ilerletmeyi hedefler.
Eser Adı (dc.title) | Python Kullanarak Ön Değerlendirme Platformunda İşveren ve Aday Davranışlarının Veri Analiz |
Eser Sahibi (dc.contributor.author) | Eda Yıldız |
Tez Danışmanı (dc.contributor.advisor) | Ayşegül Alaybeyoğlu |
Yayıncı (dc.publisher) | İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü |
Tür (dc.type) | Diğer |
Açıklama (dc.description) | Tezsiz Yüksek Lisans Bitirme Projesi |
Özet (dc.description.abstract) | Bu proje, bir ön değerlendirme platformunda işveren ve aday davranışlarını analiz etmeyi amaçlamaktadır. Bu analiz, adayların işverenlerle olan etkileşimlerini ve platformdaki performansını inceleyen kapsamlı bir veri analizi üzerine kuruludur. Proje, işverenlerin ve adayların davranışlarını anlama ve bu bilgiyi kullanarak aday başarısını tahmin etme potansiyelini araştırır. Bu analiz, işverenlerin katılımının ve adayların performansının nasıl optimize edilebileceğine dair anlayışlar sağlamayı amaçlar. Veriler, Mixpanel'dan ve veri tabanından toplanır ve Python programlama dili ve özellikle Pandas, NumPy ve Matplotlib gibi Python kütüphaneleri kullanılarak analiz edilir. Ayrıca, veri analizi sonuçları, makine öğrenimi tekniklerinin aday başarısını tahmin etmede nasıl kullanılabileceğine dair fikirler sağlar. Bu proje, işe alım sürecini daha etkili ve verimli hale getirmek için veri analizi ve makine öğrenimini nasıl kullanabileceğimizi anlama çabalarını ilerletmeyi hedefler. |
Kayıt Giriş Tarihi (dc.date.accessioned) | 2023-07-25 |
Açık Erişim Tarihi (dc.date.available) | 2023-07-25 |
Yayın Tarihi (dc.date.issued) | 2023 |
Tek Biçim Adres (dc.identifier.uri) | https://hdl.handle.net/11469/3493 |
Yayın Dili (dc.language.iso) | tr |
Konu Başlıkları (dc.subject) | Veri Analizi |
Konu Başlıkları (dc.subject) | Python |
Konu Başlıkları (dc.subject) | Makine Öğrenimi |