Curso de People Analytics

Apúntate y domina la toma de decisiones basadas en datos de RRHH. ¡En este curso aprenderás a transformar la gestión de talento en tu organización!

Duración: 40

Modalidad: Online

169,00 

Bonificado: 280 €

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INFORMACIÓN

Descripción

A través de este Curso de People Analytics adquirirás habilidades en análisis de datos y tecnología. Además, descubrirás cómo funciona el ciclo completo de análisis y dominarás la preparación de datos en Excel.

Asimismo, con este Curso de People Analytics aprenderás cómo transformar tu enfoque de recursos humanos y adquirirás las destrezas avanzadas en R y Power BI.

El Curso de People Analytics online cuenta con:
  • Tutorías personalizadas.
  • Bolsa de empleo.

Metodología

El proceso de enseñanza se lleva a cabo siguiendo una metodología de estudio a distancia. A lo largo del desarrollo de la acción formativa podrás estar en contacto con los tutores del curso de forma permanente a través del teléfono y el e-mail.

Estos serán quienes controlen tu progreso y evalúen tu aprendizaje.

La evaluación de este curso online está estructurada del siguiente modo:

  • Autoevaluación de cada unidad o tema. Se lleva a cabo tras finalizar el estudio del mismo. No se enviará a tutoría para corregir.
  • Evaluación final.

Contenidos

Unidad 1. Fundamentos

  • Origen y breve historia de las People Analytics
  • Hacia la primera definición de las People Analytics

Unidad 2. Competencias requeridas

  • ¿Qué conocimientos necesito?
    • Business
    • Recursos Humanos
    • Análisis de datos
    • IT

Unidad 3. El punto de partida

  • El punto de partida
  • El test de auditoría
  • Interpretando resultados

Unidad 4. Ciclo de análisis de datos

  • El ciclo de Análisis de Datos de RRHH

Unidad 5. Business Case

  • El Business Case
  • El jefe de personal vs el Human Resource Business Partner
  • Respondiendo las preguntas de la jerarquía
  • La presentación del Business Case
    • Consejos útiles

Unidad 6. Implantación

  • Implantando un mindset analítico en los Recursos Humanos
  • ¿A qué nivel queremos que los datos guíen nuestras decisiones?
  • ¿Qué hallazgos queremos encontrar?
  • ¿Quién va a recibir nuestras averiguaciones?
  • Planeando pequeñas victorias a corto plazo

Unidad 7. Preguntas Adecuadas

  • Haciendo las preguntas adecuadas
  • ¿Por qué comenzamos?
  • Creando valor desde la función de RRHH
    • So That Statement
  • El Flujo de Valor en RRHH

Unidad 8. Selección de datos

  • Seleccionando los datos
  • Cómo se generan los datos
  • La importancia del contexto
  • El grado de completitud de los resultados
  • Precauciones con el uso de datos. Compliance

Unidad 9. Data Cleasing

  • Data Cleansing
  • ¿Por qué es importante?
  • La correcta gestión de los datos
  • Consideraciones previas al Data Cleansing

Unidad 10. Tipos de análisis de datos

  • Los aspectos básicos del Análisis de Datos
  • Ejemplos de Análisis

Unidad 11. Preparación de datos en Excel

  • Preparando los datos en MS Excel
  • Limpiando los datos
  • La protección de datos

Unidad 12. Examen de datos

  • Examinando datos en MS Excel
  • Conociendo las Tablas Dinámicas de (Pivot Tables)
  • Creando los charts y gráficos para Reporting
  • Una breve consideración al Reporting y los Stakeholders

Unidad 13. Reporting Básico

  • Reporting básico
  • Métricas para Reporting Básico
  • Introducción a los KPI

Unidad 14. Fundamentos Power BI

  • Introducción a Microsoft Power BI
  • Requerimientos del Sistema
  • Instalando Power BI
  • Conociendo Power BI
  • Una primera toma de contacto con Power BI

Unidad 15. Reporting Avanzado

  • Reporting Avanzado
  • Correspondencia entre resultados de negocio y procesos de RRHH
  • Estableciendo el origen de los datos. Selección de métricas y gráficos
  • Confección de gráficas y elementos visuales
  • Confección final del Reporte según los destinatarios (Stakeholders)

Unidad 16. Estadísticas

  • Estadística aplicada a los Recursos Humanos: Introducción
    • ¿Cómo puede ayudar la Estadística a gestionar los RRHH?
  • Estadística descriptiva en los Recursos Humanos
  • La Unidad Tipificada (Z-Score)
  • Estadística Inferencial en los Recursos Humanos

Unidad 17. Introducción a R

  • ¿Qué es R?
  • Descargando e instalando R/R Studio
    • Primeras operaciones en R
    • Importancia de datos en R

Unidad 18. R Nivel 1

  • Estadísticas de RRHH en R-Parte I
  • La correlación en el Test de Correlación (Pearson)
  • Prueba “T” de Student o t-test

Unidad 19. R Nivel 2

  • Estadísticas de RRHH en R-Parte II
  • Registro Lineal
  • Regresión Múltiple

Unidad 20. ONA

  • Organizational Network Analysis
    • Introducción
  • Elementos de un Organizational Network Analysis
  • Posibles usos de un Organizational Network Analysis

Tutor

Angela M. Labrador.

Graduada Social y experta en el área laboral y de Recursos Humanos con más de 10 años de experiencia. Puedes leer sus artículos sobre novedades de estas temáticas en el blog de Grupo2000.

Angela Labrador Grupo2000

Objetivos

  • Conocer el origen, historia y fuentes de las Analíticas de RRHH para saber situar temporal y funcionalmente la disciplina.
  • Identificar el conjunto de skills necesarias para la correcta aplicación de las Analíticas de RRHH para poder conocer cuáles de ellas se poseen y cuáles no de cara a adoptar la metodología en la empresa.
  • Saber situar su empresa en el grado de madurez de Analíticas de RRHH correspondiente para poder fijar un punto de partida concreto.
  • Comprender los distintos pasos que componen el Ciclo de Análisis de Datos de RRHH para poder sistematizar después los conocimientos aprendidos.
  • Conocer y comprender el Business Case como origen de un proceso de Análisis de Datos de RRHH.
  • Conocer los pasos a seguir para la correcta implantación de una metodología de People Analytics para que la adopción de este método sea un éxito.
  • Saber partir del contexto de negocio adecuado para hacer las preguntas adecuadas.
  • Saber seleccionar el tipo de datos adecuados para que los cálculos sean posibles.
  • Preparar los datos para el análisis de manera que estén ordenados y sin errores para que los resultados sean precisos.
  • Conocer los 3 tipos de análisis de datos: descriptivo, predictivo y prescriptivo para poder aplicar cada uno de ellos.
  • Aprender a preparar datos en Excel para poder operar con ellos.
  • Examinar datos y crear tablas dinámicas en Excel para realizar análisis más sofisticados.
  • Responder preguntas iniciales para tener capacidad de reporting básico.
  • Conocer los fundamentos básicos de Microsoft Power BI para su instalación y manejo.
  • Reporting avanzado para crear dashboards interactivos y actualizables en tiempo real.
  • Adquirir conocimientos de estadística básica para después poder aplicarlos prácticamente.
  • Adquirir conocimiento R para operar con su set de datos en el Software.
  • Saber todo sobre manejo estadístico de R (Nivel 1) para analizar estadísticamente sus datos.
  • Conocer todo sobre manejo estadístico de R (Nivel 2) para lograr análisis más complejos y avanzados.
  • Saber realizar un ONA sencillo para poder visualizar las redes organizacionales existentes en su empresa.

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OPINIONES

Opinión de Sara Díez
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