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Curso de People Analytics PA-101 en Madrid, Barcelona y Online

Formación en people analytics para profesionales de empresa que deseen descubrir diferentes procesos y proyectos de la gestión de personas. Curso de people analytics ofrecido en modalidad online o presencial In Company en Madrid, Barcelona, Valencia, Alicante, Málaga, Sevilla y Bilbao, bajo demanda para empresas.

¿Qué es People Analytics?
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.

Presencial In Company

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Características del curso People Analytics PA-101

Público

Objetivos

Duración

Convocatorias

Público

Objetivos

Duración

Convocatorias

Temario: Plan de estudios | People Analytics (PA-101)

TEMA 1. Introducción a People Analytics

Contexto de People Analytics
Antecedentes
People Analytics. Aportando valor al negocio
Tendencias
¿Qué es People Analytics?
Rol especialista en People Analytics
¿Dónde aplicar People Analytics?

TEMA 2. Conceptos Clave

Inteligencia de Negocio en RRHH
Ciencia de Datos aplicada en RRHH
HR Analytics vs People Analytics vs Workforce Analytics

TEMA 3. People Analytics

Objetivos
Ventajas, Tipos y Estrategia
¿Cómo creo 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

TEMA 4. 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

TEMA 5. 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)

TEMA 5. 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

TEMA 6. Laboratorios People Analytics

Ciencia de Datos sin código: Knime
Lab: Employee Attrition
Lab: Turnover
Lab: Churn Prediction Model
Lab: Employee Retention
Lab: Procesamiento del lenguaje natural con spaCy y NLTK

* También realizamos temarios a medida. Consúltanos si necesitas personalizar el contenido.

Novedades en torno a People Analytics

En el siguiente curso veremos todas las ventajas que trae People Analytics, así como los beneficios de su implementación.

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