Curso
Analítica de RR. HH.: Exploración de datos de empleados en R
IntermedioNivel de habilidad
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Probar DataCamp for BusinessDescripción del curso
Familiarízate con el análisis de datos de RR. HH.
Las empresas confían cada vez más en sus departamentos de recursos humanos para responder preguntas, aportar ideas y hacer recomendaciones utilizando datos sobre sus empleados. Este proceso se conoce como análisis de RR. HH., análisis de personas, análisis de talento o análisis de la plantilla.El análisis de recursos humanos ha cobrado cada vez más importancia a medida que las empresas se dan cuenta del papel fundamental que desempeñan los datos de los empleados en la toma de decisiones empresariales. Impartido por Ben Teusch, socio de análisis de personas en Facebook, aprenderás las mejores prácticas de análisis de RR. HH. y las aplicarás en una serie de ejercicios prácticos.
Aprende a analizar los datos sobre contratación y seguridad de los empleados
Este curso comienza con una introducción a los conceptos básicos del análisis de recursos humanos. A continuación, explorarás un caso práctico en el que analizarás y visualizarás datos de reclutamiento para determinar qué fuente de nuevos candidatos produce, en última instancia, las mejores contrataciones.El último capítulo analiza los datos sobre seguridad de los empleados. Aquí trabajarás en cómo puedes utilizar los datos para mejorar los entornos laborales. Este curso interactivo te proporcionará una serie de preguntas orientativas que te ayudarán a buscar explicaciones al aumento de los accidentes laborales.
Al completar este curso, podrás manipular, visualizar y realizar pruebas estadísticas con datos de RR. HH. a través de una serie de casos prácticos de análisis de RR. HH.
Requisitos previos
Introduction to Regression in R1
Identifying the best recruiting source
In this chapter, you will get an introduction to how data science is used in a human resources context. Then you will dive into a case study where you'll analyze and visualize recruiting data to determine which source of new candidates ultimately produces the best new hires. The dataset you'll use in this and the other chapters in this course is synthetic, to maintain the privacy of actual employees.
2
What is driving low employee engagement?
Gallup defines engaged employees as those who are involved in, enthusiastic about and committed to their work and workplace. There is disagreement about the strength of the connection between employee engagement and business outcomes, but the idea is that employees that are more engaged will be more productive and stay with the organization longer. In this chapter, you'll look into potential reasons that one department's engagement scores are lower than the rest.
3
Are new hires getting paid too much?
When employers make a new hire, they must determine what the new employee will be paid. If the employer is not careful, the new hires can come in with a higher salary than the employees that currently work at the same job, which can cause employee turnover and dissatisfaction. In this chapter, you will check whether new hires are really getting paid more than current employees, and how to double-check your initial observations.
4
Are performance ratings being given consistently?
Performance management helps an organization keep track of which employees are providing extra value, or below-average value, and compensating them accordingly. Whether performance is a rating or the result of a questionnaire, whether employees are rated each year or more often than that, the process is somewhat subjective. An organization should check that ratings are being given with regard to performance, and not individual managers' preferences, or even biases (conscious or subconscious).
5
Improving employee safety with data
In many industries, workplace safety is a critical consideration. Maintaining a safe workplace provides employees with confidence and reduces costs for workers' compensation and legal liabilities. In this chapter, you'll look for explanations for an increase in workplace accidents.
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