Corso di data analytics per HR

Lezione 1 • Che cos'è l'HR Analytics e perché è importante

Definisce l'HR analytics e lo distingue dal reporting HR tradizionale. Stabilisce la logica strategica che motiva l'intero corso.

Lezione 2 • Tipi di dati HR

Categorizza le fonti di dati HR strutturati, non strutturati e semi-strutturati. I partecipanti identificano quali tipi di dati sono disponibili nelle proprie organizzazioni.

Lezione 3 • Principi etici e di privacy nell'HR analytics

Tratta gli obblighi in materia di privacy dei dati, i rischi di bias e l'uso etico dei dati dei dipendenti. Stabilisce pratiche responsabili che si applicano durante tutto il corso.

Lezione 4 • Metriche HR e KPI chiave

Definisce le metriche HR essenziali nell'acquisizione di talenti, nella fidelizzazione e nella performance. Collega la selezione delle metriche a domande di business specifiche.

Lezione 1 • Sondaggi e raccolta dati primaria

Insegna la progettazione di sondaggi, i pulse check e i protocolli per i colloqui di uscita per la raccolta di dati HR primari. Collega la metodologia dei sondaggi all'affidabilità dei dati.

Lezione 2 • Fondamenti di archiviazione e sicurezza dei dati

Tratta le opzioni di archiviazione on-premise vs. cloud e i principi di controllo degli accessi per i dati HR sensibili. Prepara i partecipanti a prendere decisioni infrastrutturali sicure.

Lezione 3 • Governance dei dati e gestione della qualità

Stabilisce framework di governance, dizionari dei dati e controlli di qualità per i dataset HR. Garantisce che i partecipanti possano mantenere dati affidabili nel tempo.

Lezione 4 • Panoramica dei sistemi informativi HR

Esamina le piattaforme HRIS, ATS e LMS principali come fonti di dati primarie. I partecipanti comprendono come l'architettura di sistema influisca sulla disponibilità e qualità dei dati.

Lezione 1 • Feature engineering per l'HR analytics

Introduce la creazione di nuove variabili analitiche a partire da campi HR grezzi per migliorare le performance del modello. I partecipanti costruiscono feature come fasce di anzianità e punteggi di rischio.

Lezione 2 • Trasformare e rimodellare i dataset HR

Insegna a ruotare, unire e aggregare le tabelle HR per creare strutture pronte per l'analisi. Abilita direttamente il lavoro statistico e di visualizzazione nei capitoli successivi.

Lezione 3 • Flussi di lavoro riproducibili per la preparazione dei dati

Stabilisce pratiche per lo scripting, la documentazione e il versionamento dei passaggi di preparazione dei dati. Garantisce che il lavoro di pulizia sia verificabile e ripetibile tra diversi progetti.

Lezione 4 • Gestire i dati mancanti e incoerenti

Tratta strategie di imputazione, regole di eliminazione e tecniche di standardizzazione per problemi comuni nei dati HR. I partecipanti scelgono i rimedi appropriati in base al contesto dei dati.

Lezione 1 • Analisi di correlazione e delle cause profonde

Introduce i coefficienti di correlazione e i diagrammi a lisca di pesce per identificare i fattori determinanti dei risultati HR. I partecipanti distinguono la correlazione dalla causalità nei dati sulla forza lavoro.

Lezione 2 • Analisi del turnover e dell'attrito

Applica metodi descrittivi e diagnostici specificamente ai dati sul turnover del personale. I partecipanti calcolano l'attrito volontario vs. involontario e identificano i gruppi ad alto rischio.

Lezione 3 • Segmentazione della forza lavoro e analisi per coorte

Insegna a raggruppare i dipendenti per dati demografici, ruolo o anzianità per rivelare modelli interni ai gruppi. Consente interventi HR mirati basati su insight a livello di segmento.

Lezione 4 • Analisi della retribuzione e dell'equità retributiva

Utilizza la statistica descrittiva per verificare le distribuzioni retributive e rilevare potenziali divari di equità. Collega i risultati agli obblighi di conformità e agli obiettivi di equità aziendale.

Lezione 1 • Data storytelling per il pubblico HR

Insegna la struttura narrativa, l'annotazione e la messaggistica su misura per il pubblico nelle presentazioni di HR analytics. I partecipanti elaborano una storia di dati completa dall'insight alla raccomandazione.

Lezione 2 • Tipi di grafici principali per i dati HR

Dimostra grafici a barre, a linee, a dispersione e mappe di calore utilizzando dataset HR reali. I partecipanti abbinano ogni tipo di grafico alla specifica domanda HR a cui risponde meglio.

Lezione 3 • Accessibilità e progettazione inclusiva delle visualizzazioni

Affronta il daltonismo, la compatibilità con gli screen reader e l'etichettatura in linguaggio semplice nei grafici HR. Garantisce che le visualizzazioni siano utilizzabili da tutti gli stakeholder.

Lezione 4 • Principi di una visualizzazione efficace dei dati

Tratta i principi della Gestalt, gli attributi pre-attentivi e i framework di selezione dei grafici per i dati HR. Stabilisce le basi progettuali per tutto il lavoro di visualizzazione in questo capitolo.

Lezione 1 • Modelli di regressione per risultati HR

Tratta la regressione lineare e logistica applicata a variabili HR come i punteggi di performance e la probabilità di attrito. I partecipanti interpretano i coefficienti in termini di business.

Lezione 2 • Previsione della domanda di forza lavoro

Utilizza metodi di serie storiche e pianificazione degli scenari per proiettare il fabbisogno futuro di organico. Collega gli output previsionali alle decisioni di pianificazione strategica della forza lavoro.

Lezione 3 • Modelli di classificazione per la previsione dell'attrito

Applica alberi decisionali, foreste casuali e gradient boosting per prevedere il rischio di abbandono dei dipendenti. I partecipanti confrontano l'accuratezza del modello e selezionano il migliore.

Lezione 4 • Fondamenti di modellazione predittiva nell'HR

Introduce i concetti di apprendimento supervisionato, suddivisione train-test e metriche di valutazione del modello in un contesto HR. Prepara i partecipanti alla costruzione pratica di modelli nelle sezioni successive.

Lezione 1 • Collegare i dati sulla forza lavoro alla strategia aziendale

Traduce gli obiettivi strategici organizzativi in requisiti misurabili della forza lavoro utilizzando l'analytics. Stabilisce il contesto strategico che dà direzione alla pianificazione della forza lavoro.

Lezione 2 • Analisi della domanda e dell'offerta di forza lavoro

Modella l'offerta di talenti interni attraverso i flussi di attrito e promozione insieme ai segnali di domanda esterna. I partecipanti identificano i divari tra l'offerta prevista e la domanda futura.

Lezione 3 • Pianificazione degli scenari e simulazione della forza lavoro

Applica la simulazione Monte Carlo e la modellazione what-if per testare la resilienza del piano della forza lavoro. I partecipanti presentano gli output degli scenari agli stakeholder senior come supporto decisionale.

Lezione 4 • Pipeline dei talenti e analytics della successione

Utilizza punteggi di prontezza e metriche di bench strength per valutare le pipeline di successione. I partecipanti quantificano lo stato di salute della pipeline e raccomandano azioni di sviluppo mirate.

Lezione 1 • Miglioramento continuo attraverso il feedback dell'analytics

Stabilisce cicli di feedback che utilizzano i dati continui per perfezionare iterativamente i programmi HR. Collega i risultati della valutazione al ciclo di pianificazione strategica della forza lavoro.

Lezione 2 • Framework di valutazione per i programmi HR

Introduce i modelli di Kirkpatrick, il ROI di Phillips e i modelli logici per strutturare la valutazione dei programmi HR. I partecipanti selezionano il framework appropriato per diversi tipi di programmi.

Lezione 3 • Disegni sperimentali e quasi-sperimentali

Tratta gli studi randomizzati controllati, i disegni pre-post e la differenza nelle differenze per la valutazione HR. I partecipanti valutano le minacce alla validità interna in ciascun disegno.

Lezione 4 • Calcolare il ROI dei programmi HR

Applica l'analisi costi-benefici e le formule del ROI a programmi di formazione, benessere e coinvolgimento. I partecipanti isolano gli effetti del programma dai fattori organizzativi confondenti.