Curso de HR Analytics

Aula 1 • O Ciclo de Vida da People Analytics

Mapeia o processo completo, desde a formulação da pergunta até à entrega de insights. Fornece um quadro repetível que os estudantes aplicam em todos os capítulos subsequentes.

Aula 2 • Definir People Analytics e o Seu Âmbito

Estabelece o que é people analytics, como difere do reporte tradicional de RH e por que é importante. Fundamenta o capítulo clarificando a terminologia utilizada ao longo do curso.

Aula 3 • Noções Básicas de Ética e Governação de Dados

Introduz princípios éticos e responsabilidades de governação específicos para dados de pessoas. Define a mentalidade de conformidade que acompanha todo o trabalho analítico no curso.

Aula 1 • Avaliar e Medir a Qualidade dos Dados

Define as seis dimensões da qualidade dos dados e aplica-as a conjuntos de dados comuns de RH. Permite que os estudantes diagnostiquem problemas de qualidade antes de estes distorcerem a análise.

Aula 2 • Técnicas de Limpeza e Preparação de Dados

Aborda métodos práticos para lidar com valores omissos, duplicados e outliers em dados de RH. Permite diretamente o trabalho de análise introduzido no capítulo seguinte.

Aula 3 • Tipos e Estruturas de Dados em RH

Distingue dados estruturados, semiestruturados e não estruturados de RH e as suas implicações analíticas. Prepara os estudantes para escolher ferramentas adequadas para cada tipo de dados.

Aula 1 • Análise de Correlação e Regressão

Introduz coeficientes de correlação e regressão linear simples para quantificar relações entre variáveis de RH. Estabelece as bases para a modelação preditiva no capítulo seguinte.

Aula 2 • Estatística Descritiva para Dados de Pessoas

Revê medidas de tendência central, dispersão e forma da distribuição aplicadas a variáveis de RH. Constrói o vocabulário estatístico necessário para todo o trabalho inferencial subsequente.

Aula 3 • Conceitos de Probabilidade e Amostragem

Explica fundamentos de probabilidade e métodos de amostragem relevantes para inquéritos e estudos sobre a força de trabalho. Garante que os estudantes concebem esforços de recolha de dados estatisticamente sólidos.

Aula 1 • Benchmarking e Comparações Externas

Introduz métodos para comparar métricas internas com benchmarks do setor e organizações pares. Adiciona contexto competitivo aos outputs da análise descritiva.

Aula 2 • Construir Dashboards de RH

Aplica princípios de visualização para construir dashboards interativos de RH específicos para cada função. Reforça a conceção do quadro de métricas ao traduzi-lo num artefacto de reporte ao vivo.

Aula 3 • Conceber um Quadro de Métricas de RH

Orienta os estudantes na seleção de métricas alinhadas com objetivos estratégicos de RH, em vez de medir tudo o que está disponível. Conecta a seleção de métricas às necessidades das partes interessadas identificadas no Capítulo 1.

Aula 4 • Métricas Centrais da Força de Trabalho

Define e calcula métricas fundamentais de número de colaboradores, rotatividade e absentismo. Fornece o vocabulário de medição de base utilizado em todo o trabalho analítico subsequente.

Aula 1 • Introdução à Modelação Preditiva

Define análise preditiva, os seus casos de uso em RH e o processo de construção de modelos. Faz a ponte entre os fundamentos estatísticos do Capítulo 4 e os conceitos aplicados de machine learning.

Aula 2 • Previsão de Rotatividade de Colaboradores

Constrói modelos de regressão logística e árvores de decisão para prever o risco de rotatividade voluntária. Demonstra o pipeline completo de modelação num dos casos de uso de maior valor para RH.

Aula 3 • Modelação da Oferta de Talentos

Modela pipelines internos de talento e oferta externa de trabalho para identificar lacunas futuras. Combina-se com a previsão de procura para produzir uma análise completa de lacunas na força de trabalho.

Aula 4 • Previsão da Procura da Força de Trabalho

Aplica métodos de séries temporais e regressão para projetar o futuro número de colaboradores e requisitos de competências. Conecta os outputs preditivos diretamente aos processos de planeamento estratégico da força de trabalho.

Aula 1 • Qualidade da Seleção e Contratação Preditiva

Avalia a validade preditiva das ferramentas de seleção e liga as decisões de contratação aos resultados de desempenho. Constrói práticas de contratação baseadas em evidências, fundamentadas em análise estatística.

Aula 2 • Analítica de Employer Brand e Experiência do Candidato

Mede a perceção da marca empregadora e a qualidade da experiência do candidato usando dados de inquéritos e digitais. Estende a analítica de retenção para a relação de talento pré-contratação.

Aula 3 • Identificação do Risco de Retenção

Utiliza modelos preditivos e dados de entrevistas de permanência para identificar colaboradores em risco de saída antes de se demitirem. Traduz os modelos de rotatividade do Capítulo 5 em intervenções de retenção direcionadas.

Aula 4 • Analítica do Funil de Recrutamento

Mede as taxas de conversão em cada etapa do recrutamento para identificar estrangulamentos e ineficiências. Aplica análise descritiva e diagnóstica ao processo de aquisição de talento.

Aula 1 • Analisar Resultados de Inquéritos de Envolvimento

Aplica técnicas estatísticas para identificar fatores de envolvimento, segmentar resultados e detetar tendências. Baseia-se nas estatísticas do Capítulo 4 para extrair padrões significativos dos dados dos inquéritos.

Aula 2 • Escuta Contínua e Análise de Sentimentos

Introduz canais de feedback sempre ativos e análise de texto para monitorizar o sentimento dos colaboradores. Estende a análise tradicional de inquéritos à inteligência de pessoas em tempo real.

Aula 3 • Ligar o Envolvimento aos Resultados Empresariais

Quantifica a relação entre pontuações de envolvimento e produtividade, qualidade e resultados financeiros. Fornece a narrativa de ROI necessária para justificar o investimento em envolvimento perante os executivos.

Aula 4 • Conceber Inquéritos de Envolvimento Eficazes

Aborda princípios de conceção de inquéritos, tipos de perguntas e estratégias de amostragem para medir o envolvimento. Garante que os dados recolhidos são válidos, fiáveis e acionáveis para decisões de RH.

Aula 1 • Segmentação e Priorização da Força de Trabalho

Aplica técnicas de clustering e segmentação para identificar segmentos críticos da força de trabalho que requerem investimento direcionado. Baseia-se em modelos preditivos para priorizar recursos de planeamento.

Aula 2 • Quadro de Planeamento Estratégico da Força de Trabalho

Define os componentes do planeamento estratégico da força de trabalho e como a análise permite cada fase. Sintetiza previsão, análise de lacunas e estratégia de talento num processo unificado.

Aula 3 • Calcular o ROI da People Analytics

Quantifica o retorno financeiro dos investimentos em people analytics usando quadros de custo-benefício e ROI. Fornece a narrativa financeira pronta para executivos que garante o financiamento contínuo da análise.

Aula 4 • Construir uma Função de RH Orientada por Dados

Delineia as capacidades, papéis e estruturas de governação necessárias para sustentar uma equipa de RH orientada por dados. Encerra o curso traduzindo competências individuais em capacidade organizacional.