Curso Hr analytics para estrategias y políticas de personas

Modelización y machine learning en RR HH

  • Curso Presencial

Así como la producción y los servicios de una compañía no quedan al azar, se analizan y estudian contra histórico y se definen patrones de comportamiento predictivo, que entre otras cosas permiten, dimensionar los recursos humanos y planificar las inversiones, ¿Por qué los procesos y proyectos de Recursos Humanos no se analizan y predicen de la misma manera?

El carácter probabilístico está presente en todas las funciones de la empresa. La mezcla de criterios cuantitativos y cualitativos es una oportunidad más que un problema. Este reto ya lo han desencadenado áreas de desarrollo de negocio y marketing, financieras y áreas de compras y logística. Es el momento de hacerlo en Recursos Humanos.

Programa de la formación

1. Introducción a HR Analytics, conceptos generales, evolución y sistemas

  • Introducción a la analítica de RRHH y evolución del concepto.
  • Niveles de análisis y la estadística como medio para conocer el desempeño y aportación de valor de la función de RRHH.
  • La conexión de datos con la estrategia para optimizar la toma de decisiones.

2. Definición de reportes significativos utilizando herramientas de modelización y estadística

  • Identificación de objetivos e indicadores para establecer reportes de valor.
  • Analítica y reporting para mejorar la productividad de las personas mediante satisfacción y motivación.
  • Modelización con Power BI (acceso y depuración, vinculación, medidas).
  • Medidas reactivas y proactivas, análisis predictivo y aprendizaje automático (Machine Learning).

3. Medición de la efectividad de las estrategias y políticas de recursos humanos

  • Medición de la efectividad de las estrategias y políticas de recursos humanos.
  • Análisis del impacto y el retorno de programas de formación, planes de reconocimiento, proyectos para mejorar el compromiso, etc…
  • Análisis del impacto de procesos de RRHH y estudio de su aportación de valor.
  • Análisis de regresión y aplicación de pruebas estadísticas (MS VBA Excel, Python).

4. Objetivos y conceptos económicos para medir la aportación de valor de los RRHH

  • Analítica avanzada para medir la aportación de valor y el retorno de los recursos humanos.
  • Relación entre indicadores críticos y la definición de patrones de comportamiento.

5. Modelos predictivos para tomar decisiones en estrategia y políticas de RRHH

  • Definición de modelos predictivos para desarrollar estrategias y políticas de RRHH, con objeto de testar el comportamiento futuro de las personas.
  • Introducción a Scikit-Learn, machine learning con Python.

A quién va dirigida

  • Directores de Personas, Recursos Humanos o Talento.
  • Responsables de Gestión de Personas:
    • Reclutamiento y Selección.
    • Formación, Compromiso, Desarrollo y Carrera.
    • Compensación y Beneficios.
    • Evaluación del Rendimiento y el Desempeño.
    • Analistas de Recursos Humanos.

Objetivos

  • Introducir HR Analytics, y los sistemas asociados a su puesta en marcha.
  • Definir reportes significativos y relevantes mediante modelización y estadística.
  • Identificar y medir la efectividad de las estrategias y políticas de recursos humanos.
  • Identificar conceptos económicos para medir la aportación de valor de los RRHH.
  • Modelos predictivos para tomar decisiones en estrategia y políticas de RRHH.

Beneficios

  • Predecir tendencias en gestión de personas.
  • Anticipar eventos y testar proyectos relacionados con estrategia y políticas de RRHH.
  • Prever el rendimiento y desempeño de un equipo de personas.
  • Identificar modelos predictivos de formación de mayor aportación de valor.
  • Pronosticar la productividad asociada a las personas mediante el ROI de proyectos.
  • Testar el impacto de una nueva estrategia a través de las personas.
  • Medir la rentabilidad de la compañía mediante el índice de compromiso.
  • El participante será capaz de diseñar y desencadenar una estrategia de HR Analytics, mediante la organización y modelización de datos y la estadística para pronosticar tendencias y predicciones.
  • Conocerá machine learning para usar la inteligencia artificial en apoyo y anticipación de sus estrategias y políticas.
Duración: 2 días (14 horas )
Referencia: 1806
En aulas de Cegos, con otras empresas

Precio 1er inscrito
1.090 € exento de IVA

2º inscrito y sucesivos
872 € exento de IVA
(para la misma edición)
más información
Horario del curso: Primer día: 09:30 -18:00 Segundo día: 09:00 -17:30
Bonificable por asistente:182 €
Grupo medio de 8 a 12 participantes
El precio del curso incluye: Los coffee breaks de las pausas, los almuerzos en común con los participantes, la documentación, los ejercicios, el material del curso así como el certificado de formación.
Con las personas de tu empresas
Duración: 2 días (14 horas )
Referencia: 1806
In-Company:3.180 € exento de IVA
Precio para grupo de hasta 12 personas* ¿Qué incluye el precio in-company?
RESERVA PLAZA Elige el lugar y la fecha
20 Feb - 21 FebCegos Madrid
Cegos Madrid
Fray Bernardino Sahagun, 24
28036 Madrid
17 Jun - 18 JunCegos Madrid
Cegos Madrid
Fray Bernardino Sahagun, 24
28036 Madrid
25 Sep - 26 SepCegos Madrid
Cegos Madrid
Fray Bernardino Sahagun, 24
28036 Madrid
07 Nov - 08 NovCegos Madrid
Cegos Madrid
Fray Bernardino Sahagun, 24
28036 Madrid
27 May - 28 MayCegos Barcelona
Cegos Barcelona
Gran Via Carles Iii, 85 Bis
08028 Barcelona