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Programa en People Analytics & HR Analytics | Plan de estudios

Encuentra el plan de estudios que mejor se adapta a ti con el Programa en People Analytics & HR Analytics

MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN: DESARROLLO DE HR PEOPLE ANALYTICS MINDSET

  • ¿Qué es People Analytics?
  • People Analytics vs Big Data
  • Skills y perfiles necesarios para implementar proyectos de People Analytics
  • Niveles de madurez en People Analytics: modelo de madurez de Gartner
  • El ciclo de proyecto
  • Construcción de una estrategia de RRHH basado en People Analytics

MÓDULO 2: LA CULTURA DEL DATO EN RRHH Y SU APORTACIÓN AL NEGOCIO

  • El ciclo de proyecto de People Analytics
  • Construcción de una estrategia de RRHH basada en People Analytics
  • Strategic Workforce Planning: data driven decision

MÓDULO 3: ESTADÍSTICA BÁSICA EN RRHH

  • Tipos de variables
  • Análisis de correlación
  • T-Tests
  • ANOVA
  • Análisis de regresión
  • Modelos Predictivos
  • Introducción al Machine Learning

MÓDULO 4: IMPACTO EN NEGOCIO. MEDICIÓN DEL IMPACTO DE LAS ESTRATEGIAS DE RRHH Y SU APORTACIÓN DE VALOR

  • Principales KPI’s
  • Identificación de análisis para medir la efectividad de programas y políticas de RRHH
  • Aplicación de la analítica avanzada para establecer patrones de comportamiento

MÓDULO 5: MODELOS PREDICTIVOS PARA LA TOMA DE DECISIONES EN ESTRATEGIAS Y POLÍTICAS DE RRHH

MÓDULO 6: HERRAMIENTAS DE PEOPLE ANALITYCS

  • EXCEL: análisis de datos, dashboarding…
    • Caso práctico
    • Rotación. Caso práctico
    • Gestión del Talento. Caso práctico
    • POWER BI: visualización, conexiones de datos… 
    • Introducción a la analítica avanzada y New trends in data
      • Datos e IA
      • Gobierno del dato
      • Fuentes y tipos de datos
      • Pilares de la transformación AI-driven
      • Metodologías ágiles en DS
      • Use case discovery
      • Introducción a la arquitectura y tecnologías Big Data 
        • Hadoop y su ecosistema
        • Bases de datos
        • Lenguajes de programación
        • Herramientas multimodales
        • Principales conceptos sobre el procesamiento de datos 
          • El proceso DS. Conceptos básicos de ML
          • Data Quality y Data Wrangling
          • Extracción de insights
          • Visualización de grandes volúmenes de datos 
            • Introducción a la visualización
            • Data Storytelling
            • Principales herramientas de visualización

            MÓDULO 7: PROTECCIÓN DE DATOS Y PAUTAS A SEGUIR EN LA ANALÍTICA DE DATOS

            • Protección de datos: claves para evitar riesgos
            • ¿Cuáles son los riesgos? Casos reales sobre sanciones impuestas
            • ¿Qué es la GDPR?
            • Definiciones y consejos prácticos
            • Protección preventiva
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