Duración
20 horas
Introducción
People Analytics es un método basado en datos, cuya finalidad es analizar todos los procesos, proyectos, funciones y oportunidades de las personas dentro de las organizaciones. El objetivo final es alcanzar el éxito empresarial. También se conoce como análisis de Recursos Humanos o análisis de talento.
Utilizar People Analytics a nivel de negocio nos permite mejorar el proceso de toma de decisiones debido a la aplicación de estadísticas avanzadas y técnicas de interpretación de datos.
Objetivos
- Identificar las fuentes de datos sobre personas en la organización.
- Conocer diferentes tipos de análisis de datos y su aplicación en Recursos Humanos.
- Calcular los principales KPIs del área de personas.
- Tomar decisiones en base a datos relacionadas con la gestión de talento.
- Diseñar modelos de gestión basados en la analítica de personas.
- Calcular el retorno de la inversión de las acciones llevadas a cabo desde Recursos Humanos.
- Diseñar, implementar y gestionar un modelo de People Analytics práctico y sostenible.
- Utilizar herramientas como Excel y Power BI para People Analytics.
- Conocer las herramientas, experiencias y buenas prácticas en proyectos de People Analytics.
- Realizar informes y seguimiento.
Temario
- Introducción a People Analytics
- Contexto y antecedentes de People Analytics
- Antecedentes
- People Analytics. Aportando valor al negocio
- Tendencias
- ¿Qué es People Analytics?
- Rol especialista en People Analytics
- ¿Dónde aplicar People Analytics?
- Conceptos Clave
- Inteligencia de Negocio en RRHH
- Ciencia de Datos aplicada en RRHH
- HR Analytics vs People Analytics vs Workforce Analytics
- People Analytics
- Objetivos
- Ventajas, Tipos y Estrategia
- Cómo crear una cultura People Analytics en mi departamento / organización
- Barreras
- Fuentes de información
- Herramientas
- Casos de Éxito
- Las bases de datos de grafos y su ayuda en People Analytics
- Los datos en RRHH
- KPIs en RRHH
- Qué es un KPI
- Cuáles son los KPIs más importantes en RRHH
- KPIs de reclutamiento
- KPIs de gestión del talento
- KPIs de formación
- KPIs de productividad
- KPIs de cultura y marca
- KPIs de cliente interno
- KPIs de finanzas
- Herramientas de People Analytics
- Crear Tablero de datos y análisis en Excel
- Visualización y conexión de datos con Power BI
- Introducción a Inteligencia Artificial (IA)
- Inteligencia Artificial
- IA Fuerte vs Débil
- Machine Learning
- Definición
- Supervisado
- Semi-supervisado
- No Supervisado
- Por Refuerzo
- Por Transferencia
- Machine vs Deep Learning
- Etapas de un proyecto ML
- Algoritmos
- Supervisado (regresión, clasificación)
- No Supervisado (reducción, agrupación)
- Introducción a Ciencia de Datos
- ¿Qué es la Ciencia de Datos?
- Conceptos clave en Ciencia de Datos
- Roles y casos de uso
- Etapas de un proyecto de Ciencia de Datos
- Ciencia de Datos + Big Data + Inteligencia Artificial
- Top Players en Ciencia de Datos