Analítica en Recursos Humanos (Virtual)

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Analítica en Recursos Humanos (Virtual)

Politécnico de Suramérica

Politécnico de Suramérica Institución privada

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Características

Características

Objetivo

Formar a los participantes en los conocimientos, herramientas y técnicas en la analítica de recursos humanos.

Participantes

Profesionales, técnicos y tecnólogos del área de recursos humanos, psicología, administración y ciencias afines a los recursos humados, directivos, analistas de gestión humana, reclutadores, formadores, todo el personal con responsabilidad directa e indirectas con los procesos de búsqueda, selección, contratación de los recursos humanos en las organizaciones.

Plan de estudios

Plan de estudios

Unidad I

Tendencias Digitales en Humanos


  • Mentalidad digital en recursos humanos

  • Tendencias emergentes y disruptivas en RR.HH.

  • Procesos de Automatización Robótica (RPA),

  • Inteligencia Artificial (AI) y Realidad Virtual (VR).

  • Design Thinking y Employ Journey Map

  • Digitalización y automatización: asistentes virtuales y machine learning.

  • Reskilling & Upskilling

  • Digitalización de Recursos Humanos

  • Software de gestión de HR: comparativa de aplicaciones

  • Diseño de estrategias en RR. HH basada en People Analytics.

Unidad II

Gestión Digital del Talento


  • Estrategia de reclutamiento 3.0 y employer branding

  • Inbound recruitment

  • Mobile recruitment

  • Social media recruiting

  • Selección de personal a través de Linkedin

  • Selección de personal a través de Facebook

  • Selección personal a través de Twitter

Unidad III

Human Resources Analytics con Power BI


  • El entorno Power BI

  • Obtención y formato de datos

  • Realización de consultas y análisis

  • Creación de informes y desarrollo de visualizaciones

  • HR Analytics (HRA)

  • Aplicaciones de HRA

  • Datos para HR Analytics

  • Análisis de datos con HRA

  • Tecnología para HR Analytics

  • Implantación de HRA

Unidad IV

Predictive Data Analytics: Data Mining y Machine Learning


  • Minería de datos o data mining y el aprendizaje automático

  • Ecosistema hadoop

  • Weka y data mining

  • Introducción al machine learning

  • Extracción de estructura de los datos: clustering

  • Redes neuronales y deep learning

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