Curso Práctico de People Analytics (Big Data aplicado a RR. HH.)
- CEF Centro de Estudios Financieros
- Tipo : Cursos
- Modalidad: Presencial en Madrid
- Duración: 54 horas lectivas
- Precio: 1.440 €
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Curso Práctico de People Analytics (Big Data aplicado a RR. HH.)
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Alboraya, 23
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Dirigido a:
Profesionales que trabajan como responsables o técnicos de recursos humanos
Profesionales con experiencia laboral en recursos humanos que quieran especializarse en esta área
Profesionales sin experiencia laboral en recursos humanos, pero con formación suficiente en el área (máster o cursos superiores) que quieran completar su formación y orientar su trayectoria profesional hacia la misma
Comentarios:
En los últimos años se han desarrollado diversas metodologías de gestión empresarial basadas en el uso sistemático y científico de la información. Entre las numerosas soluciones para la gestión de datos podríamos destacar el business intelligence, el big data, el small data y el data analytics. Leer más
Profesionales que trabajan como responsables o técnicos de recursos humanos
Profesionales con experiencia laboral en recursos humanos que quieran especializarse en esta área
Profesionales sin experiencia laboral en recursos humanos, pero con formación suficiente en el área (máster o cursos superiores) que quieran completar su formación y orientar su trayectoria profesional hacia la misma
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En los últimos años se han desarrollado diversas metodologías de gestión empresarial basadas en el uso sistemático y científico de la información. Entre las numerosas soluciones para la gestión de datos podríamos destacar el business intelligence, el big data, el small data y el data analytics. Leer más
1. Introducción a people analytics. Fundamentos. Concepto. Del business intelligence al business analytics; áreas de actuación; RGPD
2. Fuentes de datos. La cadena de valor del dato. Clasificación según fuente de procedencia y según tipología del dato. Ejemplos de aplicación.
3. Diseño de estrategias, perfiles profesionales y desarrollo como experto
4. Implantación y seguimiento. Objetivos y métricas.
5. Diseñando la investigación para un modelo de people analytics. Tipología de análisis y su aplicación a los RR. HH. Análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo. Fases de un proyecto de people analytics. Los procesos de data cleaning.- Modelos de efecto, de resultados y de impacto
6. Introducción a la analítica de datos para la gestión de personas. Nuevas necesidades de People Analytics. Herramientas de People Analytics. Comparativa.- Ejemplos de uso
7. Balanced score card. Conocer el BSC y su aplicación práctica en RR.HH. Construir un BSC de RR. HH. alineado con la estrategia de la compañía. Utilizar el BSC de RR. HH. como herramienta de comunicación y aportación de valor a la dirección general
8. Nociones de estadística aplicadas a people analytics. Análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo. Analítica básica. Analítica avanzada. Modelos predictivos
9. Cómo construir un cuadro de mando en people analytics. ¿Qué ha pasado? – Descubrir. ¿Por qué ha pasado? - Analizar, relacionar, inferir. ¿Qué puede pasar? - Aplicaciones en el ámbito de la selección. Caso práctico
10. Aplicaciones en el ámbito de gestión de talento.Trabajando con Excel
11. KNIME. Knime como herramienta de análisis de datos. Primeros pasos con Knime. Flujo de procesos analíticos. Nodos analíticos. Manipulación de datos con Knime. Análisis de datos y visualización.
12. – R. Introducción al lenguaje de programación R. Visualización de datos con R. Introducción al análisis de datos con R. Introducción a las series temporales con R. - Resolución de casos prácticos con R-
13. Introducción a visualización de datos. Ecosistema de aplicaciones más utilizadas en visualización de datos y justificación de elegir Tableau. Bases teóricas que subyacen en una buena visualización y su aplicación en forma de best practices antes de tomar contacto por primera vez con el interfaz público de Tableau. Conocer sus particularidades y descubrir el valor que aporta su comunidad.
14. Tableau I. Prácticas intensivas en el uso de Tableau. Utilización datasets públicos con información típica de un departamento de RR. HH. Resolución de múltiples ejercicios prácticos que permitirán experimentar la potencia de esta aplicación mediante la realización de informes, dashboards interactivos e historias
15. Tableau II. Continuación de las prácticas intensivas en el uso de Tableau.
16. Power BI. Conexión a datos.Preparación de datos (Power Querry).Modelado de datos.Visualización de datos.Creación de dashboards
17. Aplicación práctica en la empresa.
18. Casos de éxito de Leer más
2. Fuentes de datos. La cadena de valor del dato. Clasificación según fuente de procedencia y según tipología del dato. Ejemplos de aplicación.
3. Diseño de estrategias, perfiles profesionales y desarrollo como experto
4. Implantación y seguimiento. Objetivos y métricas.
5. Diseñando la investigación para un modelo de people analytics. Tipología de análisis y su aplicación a los RR. HH. Análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo. Fases de un proyecto de people analytics. Los procesos de data cleaning.- Modelos de efecto, de resultados y de impacto
6. Introducción a la analítica de datos para la gestión de personas. Nuevas necesidades de People Analytics. Herramientas de People Analytics. Comparativa.- Ejemplos de uso
7. Balanced score card. Conocer el BSC y su aplicación práctica en RR.HH. Construir un BSC de RR. HH. alineado con la estrategia de la compañía. Utilizar el BSC de RR. HH. como herramienta de comunicación y aportación de valor a la dirección general
8. Nociones de estadística aplicadas a people analytics. Análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo. Analítica básica. Analítica avanzada. Modelos predictivos
9. Cómo construir un cuadro de mando en people analytics. ¿Qué ha pasado? – Descubrir. ¿Por qué ha pasado? - Analizar, relacionar, inferir. ¿Qué puede pasar? - Aplicaciones en el ámbito de la selección. Caso práctico
10. Aplicaciones en el ámbito de gestión de talento.Trabajando con Excel
11. KNIME. Knime como herramienta de análisis de datos. Primeros pasos con Knime. Flujo de procesos analíticos. Nodos analíticos. Manipulación de datos con Knime. Análisis de datos y visualización.
12. – R. Introducción al lenguaje de programación R. Visualización de datos con R. Introducción al análisis de datos con R. Introducción a las series temporales con R. - Resolución de casos prácticos con R-
13. Introducción a visualización de datos. Ecosistema de aplicaciones más utilizadas en visualización de datos y justificación de elegir Tableau. Bases teóricas que subyacen en una buena visualización y su aplicación en forma de best practices antes de tomar contacto por primera vez con el interfaz público de Tableau. Conocer sus particularidades y descubrir el valor que aporta su comunidad.
14. Tableau I. Prácticas intensivas en el uso de Tableau. Utilización datasets públicos con información típica de un departamento de RR. HH. Resolución de múltiples ejercicios prácticos que permitirán experimentar la potencia de esta aplicación mediante la realización de informes, dashboards interactivos e historias
15. Tableau II. Continuación de las prácticas intensivas en el uso de Tableau.
16. Power BI. Conexión a datos.Preparación de datos (Power Querry).Modelado de datos.Visualización de datos.Creación de dashboards
17. Aplicación práctica en la empresa.
18. Casos de éxito de Leer más
