Projet de data science réalisé dans le cadre du cursus CESI.
L'entreprise pharmaceutique indienne HumanForYou (~4 000 employés) connaît un taux de rotation annuel de ~15 %.
L'objectif est d'identifier les facteurs d'attrition et de construire des modèles prédictifs pour aider la direction à fidéliser ses équipes.
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├── data/
│ ├── raw/ # Données brutes originales (CSV)
│ └── processed/ # Données nettoyées et transformées
├── notebooks/ # Notebooks Jupyter d'exploration et modélisation
├── src/ # Scripts Python réutilisables (preprocessing, modèles…)
├── outputs/ # Graphiques, modèles exportés, résultats (.gitignored)
├── docs/ # Livrables (éthique, bibliographie…)
├── requirements.txt
└── README.md
| Fichier | Description |
|---|---|
general_data.csv |
Données RH générales (âge, genre, salaire, ancienneté…) |
employee_survey_data.csv |
Enquête qualité de vie au travail (satisfaction, équilibre pro/perso) |
in_time.csv |
Horaires d'entrée badgeuse (janvier–décembre 2015) |
out_time.csv |
Horaires de sortie badgeuse (janvier–décembre 2015) |
# Cloner le dépôt
git clone https://github.com/Nej-ma/A4-IA-HumanForYou.git
cd A4-IA-HumanForYou
# Créer et activer l'environnement virtuel
python -m venv venv
# Windows
venv\Scripts\activate
# Linux / macOS
source venv/bin/activate
# Installer les dépendances
pip install -r requirements.txt
# Lancer Jupyter
jupyter notebook