Lewati ke konten utama

Kursus

Analitik SDM: Mengeksplorasi Data Karyawan di R

Menengah5 jam

Pelajari cara mengolah, memvisualisasikan, dan melakukan uji statistik melalui serangkaian studi kasus analitik SDM.

R5 jam16 video60 Latihan4,750 XP12,366Pernyataan pencapaian

Buat Akun Gratis Anda

Lanjutkan dengan Google
atau
Dengan melanjutkan, Anda menyetujui Ketentuan Penggunaan, kami Kebijakan Privasi dan bahwa data Anda disimpan di AS.

Disukai pelajar di ribuan perusahaan

Deskripsi Kursus

Memahami Analisis Data Sumber Daya Manusia

Perusahaan-perusahaan semakin mengandalkan departemen sumber daya manusia mereka untuk menjawab pertanyaan, memberikan wawasan, dan memberikan rekomendasi berdasarkan data tentang karyawan mereka. Proses ini dikenal sebagai HR analytics, people analytics, talent analytics, atau workforce analytics.

Analisis SDM semakin penting seiring dengan kesadaran bisnis akan peran besar data karyawan dalam pengambilan keputusan bisnis. Dibimbing oleh Ben Teusch, seorang ahli analitik SDM di Facebook, Anda akan mempelajari praktik terbaik dalam analitik SDM dan menerapkannya pada sejumlah latihan praktis.

Belajar menganalisis data perekrutan dan keselamatan karyawan.

Kursus ini dimulai dengan memperkenalkan dasar-dasar analitik SDM. Selanjutnya, Anda akan mempelajari studi kasus di mana Anda akan menganalisis dan memvisualisasikan data perekrutan untuk menentukan sumber calon karyawan baru mana yang pada akhirnya menghasilkan karyawan baru terbaik.

Bab terakhir membahas data keselamatan karyawan. Di sini, Anda akan mempelajari cara menggunakan data untuk meningkatkan lingkungan kerja. Kursus interaktif ini akan memberikan Anda serangkaian pertanyaan panduan untuk membantu Anda mencari penjelasan mengenai peningkatan kecelakaan di tempat kerja.

Setelah menyelesaikan kursus ini, Anda akan mampu mengolah, memvisualisasikan, dan melakukan uji statistik pada data HR melalui serangkaian studi kasus analitik HR.

Prasyarat

Kurikulum

Garis besar kursus

1

Mengidentifikasi sumber rekrutmen terbaik

Pada bab ini, Anda akan diperkenalkan pada bagaimana data science digunakan dalam konteks sumber daya manusia. Selanjutnya, Anda akan mendalami studi kasus untuk menganalisis dan memvisualisasikan data rekrutmen guna menentukan sumber kandidat baru mana yang pada akhirnya menghasilkan karyawan baru terbaik. Himpunan data yang Anda gunakan di bab ini dan bab lainnya dalam kursus ini bersifat sintetis untuk menjaga privasi karyawan sebenarnya.
Mulai Bab
2

Apa yang menyebabkan rendahnya keterlibatan karyawan?

Gallup mendefinisikan karyawan yang terlibat sebagai mereka yang terlibat, antusias, dan berkomitmen terhadap pekerjaan serta tempat kerjanya. Terdapat perbedaan pendapat mengenai seberapa kuat keterkaitan antara keterlibatan karyawan dan hasil bisnis, tetapi gagasannya adalah karyawan yang lebih terlibat akan lebih produktif dan bertahan lebih lama di organisasi. Pada bab ini, Anda akan menelusuri kemungkinan alasan mengapa skor keterlibatan satu departemen lebih rendah dibandingkan yang lain.
Mulai Bab
3

Apakah karyawan baru dibayar terlalu tinggi?

Ketika pemberi kerja merekrut karyawan baru, mereka harus menentukan berapa gaji karyawan baru tersebut. Jika tidak hati-hati, karyawan baru bisa masuk dengan gaji lebih tinggi dibandingkan karyawan yang saat ini bekerja pada jabatan yang sama, yang dapat menyebabkan turnover dan ketidakpuasan karyawan. Pada bab ini, Anda akan memeriksa apakah karyawan baru benar-benar dibayar lebih tinggi daripada karyawan saat ini, serta bagaimana memeriksa ulang pengamatan awal Anda.
Mulai Bab
4

Apakah penilaian kinerja diberikan secara konsisten?

Manajemen kinerja membantu organisasi melacak karyawan mana yang memberikan nilai tambah lebih, atau di bawah rata-rata, dan memberikan kompensasi yang sesuai. Baik kinerja berupa rating maupun hasil kuesioner, serta apakah karyawan dinilai setiap tahun atau lebih sering, prosesnya tetap bersifat agak subjektif. Organisasi perlu memastikan bahwa rating diberikan berdasarkan kinerja, bukan preferensi individu manajer, atau bahkan bias (disadari atau tidak disadari).
Mulai Bab
R

Analitik SDM: Mengeksplorasi Data Karyawan di R

Kursus
Selesai

Dapatkan Sertifikat Penyelesaian

Daftar Sekarang

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Lanjutkan pembelajaran Anda di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding 5 menit setiap hari.