Curso de People Analytics

Descripción

Metodología

Este curso online permite adquirir conocimientos desde cualquier lugar y en cualquier momento, disponiendo de un ordenador, o de cualquier dispositivo móvil o tablet.

Los contenidos, actualizados y amenos, se enmarcan en un entorno web intuitivo y automatizado, y combinan la teoría con actividades prácticas e interactivas.

Se trata de un curso en el que el alumno o alumna marcará su ritmo de estudio, pudiendo avanzar o retroceder en el temario en función de sus necesidades y tiempo disponible.

El curso dispone de formación online tutorizada, a lo largo del desarrollo de la acción formativa podrás estar en contacto con los/as tutores/as del curso de forma permanente a través del teléfono y el e-mail.

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.

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.