Curso Online Asincrónico

People Analytics

ÁREA: Gestión de Recursos Humanos 2.0 | BI aplicado a los RRHH (People Analytics) |

NIVEL: Medio/avanzado

DURACIÓN: 40 horas

CÓDIGO INTERNO: 02B08C01

CÓDIGO SENCE (Chile): Todos nuestros cursos pueden realizarse con SENCE, a solicitud del cliente (sólo válido para empresas chilenas).
CERTIFICACIÓN:

Certificado de aprobación del curso, con código QR de validación entregado por CIDES Corpotraining (empresa certificada ISO 9001 y NCh 2728).

Opcional - Certificación adicional acreditada por la Fundación CertiUni* (España). Se debe solicitar de forma previa y antes de comenzar el curso.

Cotización

Folleto descriptor del curso:

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DIRIGIDO A:

Profesionales del área de gestión de los recursos humanos, empresarios individuales, etc., que quieran ampliar su conocimiento en las Analíticas de RRHH.

DESCRIPCIÓN:

Con este contenido de curso profesional el alumno conocerá la importancia de las Analíticas de RRHH, abarcando su historia, las áreas de conocimiento de una empresa, los niveles de madurez, así como la metodología People Analytics.

COMPETENCIAS:

1- Conocer el origen, historia y fuentes de las Analíticas de RRHH para saber situar temporal y funcionalmente la disciplina

2- 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

3- Saber situar su empresa en el grado de madurez de Analíticas de RRHH correspondiente para poder fijar un punto de partida concreto

4- Comprender los distintos pasos que componen el Ciclo de Análisis de Datos de RRHH para poder sistematizar después los conocimientos aprendidos

5- Conocer y comprender el Business Case como origen de un proceso de Análisis de Datos de RRHH

6- 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

7- Saber partir del contexto de negocio adecuado para hacer las preguntas adecuadas

8- Saber seleccionar el tipo de datos adecuados para que los cálculos sean posibles

9- Preparar los datos para el análisis de manera que estén ordenados y sin errores para que los resultados sean precisos

10- Conocer los 3 tipos de análisis de datos: descriptivo, predictivo y prescriptivo para poder aplicar cada uno de ellos

11- Preparación de datos en Excel para poder operar con ellos

12- Examinar datos y crear tablas dinámicas en Excel para realizar análisis más sofisticados

13- Responder preguntas iniciales para tener capacidad de reporting básico

14- Conocer los fundamentos básicos de Microsoft Power BI para su instalación y manejo

15- Reporting avanzado para crear dashboards interactivos y actualizables en tiempo real

16- Conocimientos de estadística básica para después poder aplicarlos prácticamente

17- Conocimiento R para operar con su set de datos en el Software

18- Manejo estadístico de R (Nivel 1) para analizar estadísticamente sus datos

19- Manejo estadístico de R (Nivel 2) para lograr análisis más complejos y avanzados

20- Realización de un ONA sencillo para poder visualizar las redes organizacionales existentes en su empresa

CRITERIOS DE EVALUACIÓN (Objetivos):

1- Saber situar las distintas disciplinas que dan origen a las Analíticas de RRHH

2- Enumerar qué competencias y habilidades se requieren para el análisis de datos de RRHH

3- Auditar su propia empresa y situarla en el nivel de madurez y reporting correspondiente

4- Diferenciar cada uno de los 5 pasos del Ciclo de Análisis de Datos de RRHH

5- Conocer las características que conforman un Business Case apto para el Análisis de Datos de RRHH

6- Conocer las posibles dificultades que pueden surgir al adoptar una metodología de People Analytics

7- Establecer relaciones entre resultados de negocio y procesos de RRHH

8- Elegir el tipo de datos correcto

9- Preparar un set de datos limpio y ordenado

10- Saber elegir el tipo de análisis de datos indicado para cada set de datos

11- Preparar un set de datos limpio y ordenado a partir de un CSV

12- Crear tablas dinámicas y estudiar sus datos en ellas

13- Llegar a respuestas con el uso de tablas dinámicas y crea gráficos a partir de estas para Reporting Básico

14- Conocer las funciones básicas de Microsoft Power BI y es capaz de instalarlo

15- Establecer relaciones entre Excel y Power BI para Reporting Avanzado

16- Conocer los conceptos básicos de estadística

17- Instalar R, R Studio y realizar operaciones sencillas

18- Ejecutar análisis sencillos (Correlación, etc)

19- Ejecutar análisis estadísticos más complejos (Regresión múltiple, etc)

20- Entender y ser capaz de realizar un ONA

CONTENIDO DEL CURSO:

Unidad 1. Fundamentos.

1.Origen y breve historia de las People Analytics.

2.Hacia la primera definición de las People Analytics.

Unidad 2. Competencias requeridas.

1.¿Qué conocimientos necesito?

1.1 Business.

1.2 Recursos Humanos.

1.3 Análisis de datos.

1.4 IT.

Unidad 3. El punto de partida.

1.El punto de partida

2.El test de auditoría.

3.Interpretando resultados.

Unidad 4. Ciclo de análisis de datos.

1.El ciclo de Análisis de Datos de RRHH.

Unidad 5. Business Case.

.El Business Case.

2.El jefe de personal vs el Human Resource Business Partner.

3.Respondiendo las preguntas de la jerarquía.

4.La presentación del Business Case.

4.1Consejos útiles.

Unidad 6.Implantación.

1.Implantando un mindset analítico en los Recursos Humanos.

2.¿A qué nivel queremos que los datos guíen nuestras decisiones?

3.¿Qué hallazgos queremos encontrar?

4.¿Quién va a recibir nuestras averiguaciones?

5.Planeando pequeñas victorias a corto plazo.

Unidad 7. Preguntas Adecuadas.

1.Haciendo las preguntas adecuadas.

2.¿Por qué comenzamos?

3.Creando valor desde la función de RRHH.

3.1So That Statement.

4.El Flujo de Valor en RRHH.

Unidad 8. Selección de datos.

1.Seleccionando los datos.

2.Cómo se generan los datos.

3.La importancia del contexto.

4.El grado de completitud de los resultados.

5.Precauciones con el uso de datos. Compliance.

Unidad 9. Data cleasing.

1.Data Cleansing.

2.¿Por qué es importante?

3.La correcta gestión de los datos.

4.Consideraciones previas al Data Cleansing.

Unidad 10. Tipos de análisis de datos.

1.Los aspectos básicos del Análisis de Datos.

2.Ejemplos de Análisis.

Unidad 11. Preparación de datos en Excel.

1.Preparando los datos en MS Excel.

2.Limpiando los datos.

3.La protección de datos.

Unidad 12. Examen de datos.

1.Examinando datos en MS Excel.

2.Conociendo las Tablas Dinámicas de (Pivot Tables).

3.Creando los charts y gráficos para Reporting.

4.Una breve consideración al Reporting y los Stakeholders.

Unidad 13. Reporting Básico.

1.Reporting básico.

2.Métricas para Reporting Básico.

3.Introducción a los KPI.

Unidad 14. Fundamentos Power BI.

1.Introducción a Microsoft Power BI.

2.Requerimientos del Sistema.

3.Instalando Power BI.

4.Conociendo Power BI.

5.Una primera toma de contacto con Power BI.

Unidad 15. Reporting Avanzado.

1.Reporting Avanzado.

2.Correspondencia entre resultados de negocio y procesos de RRHH.

3.Estableciendo el origen de los datos. Selección de métricas y gráficos.

4.Confección de gráficas y elementos visuales.

5.Confección final del Reporte según los destinatarios (Stakeholders).

Unidad 16. Estadísticas.

1.Estadística aplicada a los Recursos Humanos: Introducción.

1.1¿Cómo puede ayudar la Estadística a gestionar los RRHH?

2.Estadística descriptiva en los Recursos Humanos.

3.La Unidad Tipificada (Z-Score).

4.Estadística Inferencial en los Recursos Humanos.

Unidad 17. Introducción a R.

1.¿Qué es R?

2.Descargando e instalando R/R Studio.

2.1 Primeras operaciones en R.

2.2 Importancia de datos en R.

Unidad 18. R Nivel 1.

1.Estadísticas de RRHH en R-Parte I.

2.La correlación en el Test de Correlación (Pearson).

3.Prueba “T” de Student o t-test.

Unidad 19. R Nivel 2.

1.Estadísticas de RRHH en R-Parte II.

2.Registro Lineal.

3.Regresión Múltiple.

Unidad 20. ONA.

1.Organizational Network Analysis.

1.1.Introducción.

2.Elementos de un Organizational Network Analysis.

3.Posibles usos de un Organizational Network Analysis.