Saber cómo utilizar el análisis de datos para tomar decisiones más acertadas sobre la gestión de personas aportando una nueva visión estratégica a las compañías y organizaciones.
Comprender el ecosistema de lo que supone una Data-Driven Company y le cambio de paradigma que supone tomar decisiones basadas en datos.
Adquirir habilidades para desarrollar sistemas expertos que pueden ser aplicados en problemas de People Analytics.
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- Introducción a People Analytics: Relación con Ciencia de Datos y Big Data.
- Nuevas fuentes de datos en People Analytics.
- Midiendo la efectividad de People Analytics: KPIs principales.
- Metodologías y etapas en un proyecto de Ciencia de Datos aplicado a People Analytics.
- Casos de uso prácticos de People Analytics.
- Retos jurídicos/éticos/laborales y protección de datos en People Analytics.
- Fundamentos de las Base de Datos Relacionales.
- Concepto Data Warehouse y Data Mart de People Analytics.
- Modelado Multidimensional. Los procesos ETL. Introducción al lenguaje SQL.
- Introducción a las Arquitecturas Big Data y el concepto de Data Lake.
- Primeros pasos en Python.
- Primeros pasos en R.
- Introducción práctica a KNIME mediante un caso de People Analytics.
- Machine Learning No Supervisado: Clustering divisivo / jerárquico.
- Machine Learning Supervisado: Árboles de decisión, SVM (Support Vector Machines), Redes Neuronales Artificiales, Random Forest, etc.
- Prácticas sobre problemas de People Analytics con KNIME y Python/R.
- Power BI/Tableau. Introducción y aplicación a People Analytics.
- Taller de People Analytics. Churn de empleados.
- Taller de People Analytics. Predicción rotación de empleados.
- Taller de People Analytics. Análisis redes sociales/comunicación de empleados.
- Taller Azure ML para People Analytics.
- Caso de transformación de una organización en el sector de cosmética. Rol de People Analytics.
- Identificando caso de aplicación de People Analytics.
Product Owner de productos digitales basados en la explotación de datos de Recursos Humanos en el grupo Telefónica.
Gerente proyectos P&O en Repsol
HR Theme Leader en Transformación Digital de Cepsa.
Socio responsable del área de People Analytics en Analytica
Socio Fundador MBIT School. Director General de Tinámica
Doctor en Ingeniería Informática y profesor en la UAM, experto en métodos avanzados de Machine Learning
IT Senior Manager en Acciona
Profesor Universidad Politécnica de MAdrid. Experto en Machine Learning
En el proceso de admisión evaluaremos las capaciades del candidato, además de analizar su perfil. Te realizaremos un assessment para que elijas el programa que se adecúa eficazmente a tu desarrollo profesional. Para ello necesitaremos que nos envíes tu CV actualizado y posteriormente realizar una entrevista. En un plazo máximo de 3 días tendrás respuesta del Comité de Evaluación sobre tu aceptación o no como candidato al programa. A partir de esa comunicación podrás formular tu amtriculación en el programa.
Queremos ayudarte a alcanzar tus retos profesionales para ello desde MBIT School ponemos a tu disposición líneas de financiación alternativas, y te ofrecemos ayudar económicas por realizar una matriculación anticipada bajo pago íntegro. También contamos con ayudas para colectivos y bajo acuerdo con empresas.
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