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Kurs

HR-Analytics: Mitarbeiterdaten in R erkunden

Mittelstufe5 Std.

Lerne anhand einer Reihe von Fallstudien aus dem Bereich HR-Analytik, wie du Daten bearbeiten, visualisieren und statistische Tests durchführen kannst.

R5 Std.16 Videos60 Übungen4,750 XP12,365Leistungsnachweis

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Geliebt von Lernenden in Tausenden Unternehmen

Kursbeschreibung

Mach dich mit HR-Datenanalyse vertraut

Unternehmen verlassen sich immer mehr auf ihre Personalabteilungen, um Fragen zu beantworten, Einblicke zu geben und Empfehlungen zu machen, indem sie Daten über ihre Mitarbeiter nutzen. Dieser Prozess wird als HR-Analytik, Personalanalytik, Talentanalytik oder Belegschaftsanalytik bezeichnet.

HR-Analysen werden immer wichtiger, weil Unternehmen merken, wie wichtig Mitarbeiterdaten für ihre Entscheidungen sind. Unterrichtet von Ben Teusch, einem People Analytics Partner bei Facebook, lernst du die besten Praktiken der HR-Analytik kennen und wendest sie in einer Reihe von praktischen Übungen an.

Lerne, Daten zur Personalbeschaffung und Mitarbeitersicherheit zu analysieren

Dieser Kurs fängt mit den Grundlagen der Personalanalyse an. Als Nächstes schaust du dir eine Fallstudie an, in der du Recruiting-Daten analysierst und visualisierst, um herauszufinden, welche Quelle für neue Kandidaten letztendlich die besten Neueinstellungen bringt.

Im letzten Kapitel geht's um die Sicherheitsdaten der Mitarbeiter. Hier lernst du, wie du Daten nutzen kannst, um die Arbeitsumgebung zu verbessern. Dieser interaktive Kurs gibt dir eine Reihe von Leitfragen an die Hand, die dir dabei helfen, Erklärungen für die Zunahme von Arbeitsunfällen zu finden.

Nach dem Abschluss dieses Kurses kannst du HR-Daten durch eine Reihe von Fallstudien zur Personalanalyse bearbeiten, visualisieren und statistische Tests daran durchführen.

Voraussetzungen

Lernprogramm

Kursübersicht

1

Die beste Recruiting-Quelle identifizieren

In diesem Kapitel erhältst du eine Einführung darin, wie Data Science im HR-Kontext eingesetzt wird. Anschließend tauchst du in eine Fallstudie ein, in der du Recruiting-Daten analysierst und visualisierst, um zu bestimmen, welche Quelle für neue Bewerbende letztlich die besten Neueinstellungen hervorbringt. Der Datensatz, den du in diesem und den anderen Kapiteln dieses Kurses verwendest, ist synthetisch, um die Privatsphäre tatsächlicher Mitarbeitender zu schützen.
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2

Was führt zu niedriger Mitarbeiterbindung?

Gallup definiert engagierte Mitarbeitende als diejenigen, die in ihre Arbeit und ihren Arbeitsplatz eingebunden sind, dafür Begeisterung zeigen und sich dazu verpflichtet fühlen. Es gibt Uneinigkeit darüber, wie stark der Zusammenhang zwischen Mitarbeiterengagement und Geschäftsergebnissen ist; die Idee dahinter ist jedoch, dass stärker engagierte Mitarbeitende produktiver sind und länger im Unternehmen bleiben. In diesem Kapitel untersuchst du mögliche Gründe dafür, dass die Engagement-Werte einer Abteilung niedriger sind als die der übrigen.
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3

Bekommen Neueinstellungen zu viel Gehalt?

Wenn Arbeitgeber neue Mitarbeitende einstellen, müssen sie festlegen, wie diese bezahlt werden. Wenn sie dabei nicht sorgfältig vorgehen, kann es passieren, dass Neueinstellungen mit einem höheren Gehalt starten als die aktuell Beschäftigten in derselben Rolle – was zu Fluktuation und Unzufriedenheit führen kann. In diesem Kapitel prüfst du, ob Neueinstellungen tatsächlich mehr verdienen als aktuelle Mitarbeitende, und wie du deine ersten Beobachtungen gegenprüfen kannst.
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4

Werden Leistungsbewertungen konsistent vergeben?

Leistungsmanagement hilft einer Organisation, nachzuvollziehen, welche Mitarbeitenden zusätzlichen Mehrwert liefern oder unterdurchschnittlich abschneiden – und sie entsprechend zu vergüten. Ob Leistung als Bewertung oder über einen Fragebogen erfasst wird, ob jährlich oder häufiger bewertet wird: Der Prozess ist in gewissem Maße subjektiv. Eine Organisation sollte überprüfen, dass Bewertungen sich an der tatsächlichen Leistung orientieren – und nicht an den Vorlieben einzelner Führungskräfte oder sogar an (bewussten oder unbewussten) Biases.
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