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Sobre o Curso

A Ciência de Dados chegou ao RH. 

People Analytics é o processo de coleta, organização e análise de dados sobre o comportamento dos colaboradores, contribuindo para uma tomada de decisão assertiva e estabelecendo uma relação de causa e efeito entre o que RH faz e os resultados da organização.

 

São várias etapas e processos: atrair (Employer Brand Analytics), motivar (Gamificação), engajar (Employee Engagement), desenvolver (Knowledge Management), reter (Talent Analytics) e acompanhar o desempenho realizado.

 

 

Nosso foco é promover um refresh na carreira dos profissionais de RH por meio dos conceitos associados ao People Analytics. Também vamos abordar Estatística e Mineração de Dados, para desenvolver o perfil analítico desses profissionais.

 

Um curso prático, com estudo de diversos cases de sucesso, utilização das novas tecnologias e validação de processos e análises.

 


PARA QUEM?

Profissionais que têm como desafio aumentar a performance das áreas de Recursos Humanos e Negócios: empresários, gestores de RH, analistas de RH, especialistas em contratação, desenvolvimento humano e pipeline de talentos, entre outros envolvidos com a área de RH ou Tecnologia da Informação com soluções destinadas a RH.


PRÉ-REQUISITOS
Noções básicas de recursos humanos e planilhas eletrônicas.

Avise-me quando
a nova turma for aberta.

Investimento

Formas de Pagamento

  • American Express
  • Master Card
  • VISA
  • ELO

Alunos e ex-alunos têm 20% de desconto na compra dos cursos SHIFT.
* Desconto não cumulativo.

Conteúdo

Módulo 1

People Analytics

    • Contexto
    • Principais indicadores
    • Soluções adotadas
Módulo 2

Jornada do colaborador

    • Employer Brand Analytics
    • Gamificação
    • Employee Engagement
    • Knowledge Management
    • Talent Analytics
Módulo 3

Data Analytics – Modelos Estatísticos

    • Métodos para exploração de dados
    • Métricas básicas de estatística: gráficos, séries e correlações
Módulo 4

Data Analytics – Métricas, Indicadores e Monitoramento

    • Introdução (analytics / insights)
    • Técnicas de Predição e Classificação (Regressão Linear, Logística, Árvore de Decisão)