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Cours

Analytique RH : explorer les données des employés avec R

Intermédiaire5 h

Découvrez comment manipuler, visualiser et effectuer des tests statistiques à travers une série d'études de cas en analyse RH.

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Plébiscité par des apprenants dans des milliers d’entreprises

Description du cours

Maîtrisez l'analyse des données RH

Les entreprises comptent de plus en plus sur leurs services des ressources humaines pour répondre à leurs questions, leur fournir des informations et leur faire des recommandations à partir des données relatives à leurs employés. Ce processus est connu sous le nom d'analyse RH, d'analyse des ressources humaines, d'analyse des talents ou d'analyse de la main-d'œuvre.

L'analyse des ressources humaines revêt une importance croissante à mesure que les entreprises prennent conscience du rôle significatif que jouent les données relatives aux employés dans la prise de décisions commerciales. Enseigné par Ben Teusch, partenaire People Analytics chez Facebook, ce cours vous permettra d'apprendre les meilleures pratiques en matière d'analyse RH et de les appliquer à plusieurs exercices pratiques.

Apprenez à analyser les données relatives au recrutement et à la sécurité des employés.

Ce cours commence par présenter les principes fondamentaux de l'analyse RH. Ensuite, vous étudierez une étude de cas dans laquelle vous analyserez et visualiserez des données de recrutement afin de déterminer quelle source de nouveaux candidats permet finalement de recruter les meilleurs nouveaux employés.

Le dernier chapitre examine les données relatives à la sécurité des employés. Ici, vous travaillerez sur la manière dont vous pouvez utiliser les données pour améliorer les environnements de travail. Ce cours interactif vous fournira une série de questions guides pour vous aider à rechercher des explications à l'augmentation des accidents du travail.

À l'issue de ce cours, vous serez en mesure de manipuler, de visualiser et d'effectuer des tests statistiques sur des données RH à travers une série d'études de cas d'analyse RH.

Prérequis

Programme de formation

Plan du cours

1

Identifier la meilleure source de recrutement

Dans ce chapitre, vous découvrirez comment la data science est utilisée dans un contexte de ressources humaines. Vous plongerez ensuite dans une étude de cas où vous analyserez et visualiserez des données de recrutement pour déterminer quelle source de nouveaux candidats produit finalement les meilleures recrues. Le jeu de données que vous utiliserez dans ce chapitre et les autres de ce cours est synthétique, afin de préserver la confidentialité des employés réels.
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2

Qu’est-ce qui explique le faible engagement des employés ?

Gallup définit les employés engagés comme ceux qui sont impliqués dans leur travail, enthousiastes et investis dans leur poste et leur lieu de travail. Le lien entre l’engagement des employés et les résultats business fait débat, mais l’idée est que des employés plus engagés sont plus productifs et restent plus longtemps dans l’organisation. Dans ce chapitre, vous explorerez des raisons potentielles pour lesquelles les scores d’engagement d’un service sont inférieurs au reste.
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3

Les nouvelles recrues sont-elles trop payées ?

Lorsqu’un employeur recrute, il doit déterminer la rémunération de la nouvelle recrue. S’il n’y prend pas garde, les nouvelles recrues peuvent arriver avec un salaire supérieur à celui des employés occupant déjà le même poste, ce qui peut entraîner du turnover et de l’insatisfaction. Dans ce chapitre, vous vérifierez si les nouvelles recrues sont réellement mieux payées que les employés en poste et comment valider vos premières observations.
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4

Les évaluations de performance sont-elles attribuées de façon cohérente ?

La gestion de la performance aide une organisation à identifier les employés qui créent une valeur ajoutée, ou une valeur en dessous de la moyenne, et à les rémunérer en conséquence. Qu’il s’agisse d’une note ou du résultat d’un questionnaire, et que l’évaluation soit annuelle ou plus fréquente, le processus comporte une part de subjectivité. Une organisation doit vérifier que les évaluations sont attribuées en fonction de la performance, et non des préférences des managers, voire de leurs biais (conscients ou inconscients).
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