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コース

HR Analytics: Rで学ぶ従業員データの探索

中級5 時間

HRアナリティクスの事例を通じて、データの操作、可視化、統計検定の方法を学びます。

R5 時間16 本の動画60 個の演習4,750 XP12,366修了証明書

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コース説明









前提条件

カリキュラム

コース概要

1

最適な採用チャネルを見極める

この章では、データサイエンスが人事の現場でどのように活用されるかを概観します。その後、採用データを分析・可視化して、どの候補者ソースが最終的に最良の新規採用につながっているかを見極めるケーススタディに取り組みます。本コースで使用するデータセットは、実際の従業員のプライバシーを保護するために合成データです。
2

従業員エンゲージメント低下の要因は何か

Gallupは、エンゲージドな従業員を、仕事と職場に主体的に関わり、熱意を持ち、コミットしている人と定義しています。従業員エンゲージメントとビジネス成果の結びつきの強さについては議論がありますが、一般には、よりエンゲージメントが高い従業員ほど生産性が高く、より長く組織に留まると考えられています。この章では、ある部門だけエンゲージメントスコアが他より低い理由の手がかりを探ります。
3

新規採用者の給与は高すぎるのか

企業が新規採用を行う際には、その従業員の給与を決める必要があります。注意を怠ると、同じ職務に就く既存従業員よりも新規採用者の給与が高くなり、離職や不満の原因になり得ます。この章では、新規採用者が本当に既存従業員より高い給与を受け取っているのかを検証し、初期の観察結果をどのように再確認するかを学びます。
4

パフォーマンス評価は一貫して行われているか

パフォーマンスマネジメントは、誰が平均以上の価値を生み出しているか、あるいは平均を下回っているかを把握し、それに応じて処遇するための仕組みです。評価がスコアであれアンケート結果であれ、年1回であれそれ以上の頻度であれ、プロセスには主観が入り込みます。組織は、評価が従業員のパフォーマンスに基づいており、個々のマネージャーの好みや、意識的・無意識的なバイアスに左右されていないかを確認すべきです。
R

HR Analytics: Rで学ぶ従業員データの探索

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