コース概要
はじめに
1. なぜ今、人事/人材分析が重要なのか。
a. 人事分析の歴史。
b. 人材分析の台頭。
c. 未来の人事スキル。
人材分析
2. 人材分析とは何かの概要。
a. 人材分析と人事分析の違い。
b. 説明的、予測的、指示的な分析。
c. 人事分析のエキスパートになるために必要なスキルとは何か。
d. 人材分析の未来とは何か
組織の要素
3. 組織で注目すべき主要な指標。
a. 導入 - 11 の主要な人事メトリック
b. 大企業 X の全主要人材メトリック(KBI 白書に基づく)。
c. 指標を接続して予測と指示的な意思決定を行う方法。
4. データを使用して組織を改善する方法。
a. 人材分析で使用するデータの種類。
b. 異なる組織がデータを使用してビジネス課題を解決した事例研究。
i. Google re:Work プロジェクト。
ii. シグマ社*:ガートナーのインプリケーションベースの意思決定支援。
公共部門
5. 公共部門での人材優位性の構築。
a. 現在の公共部門の人事状況
b. 組織全体と連携して戦略的パートナーとして活動する方法
c. 人事分析フレームワークを立ち上げるためのステップ。
次のステップ
6. 始める方法とさらなるインスピレーションを得るリソース。
a. 人材分析を始める方法 - 導入、例。
b. 人材分析スターターキット
c. 従業員の信頼を得る方法。
まとめと結論
要求
- 人事概念に精通していること
- 組織における人事環境の経験があること
- 統計に関する知識があると役立つ
対象者
- 人事管理者
- 人事アナリスト
- 管理者
お客様の声 (4)
実践的な例を通じて、プログラムの動作を実際に体感することができました。理論的な概念と実際の応用との関連性についても、よく説明されており、統合されました。
Ian - Archeoworks Inc.
コース - ArcGIS Fundamentals
機械翻訳
彼がカバーしたすべてのトピックと例。また、それらが私たちの日常業務でどのように役立つかを説明しました。
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
コース - QGIS for Geographic Information System
機械翻訳
トレーニングをとても楽しみました。すべてのモジュールが、仕事で解決しようとしている問題に適用できると感じました。Jupyter Notebookとの統合は非常に印象的でした。
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
コース - Python for Geographic Information System (GIS)
機械翻訳
トレーニングで最も気に入ったのは、組織と場所でした。
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
コース - ArcGIS for Spatial Analysis
機械翻訳