Curso especializado en HR Analytics
Aplicación de las tecnologías al área de RRHH
El área de RRHH necesita reinventar sus estrategias al ritmo que lo hace nuestro entorno. Con el avance de las nuevas tecnologías también se ha evolucionado en el proceso de selección de personal en el departamento de Recursos Humanos de grandes empresas que, aprovechando el Big Data, han desarrollado un mayor conocimiento en HR Analytics.
Desde E-Cap queremos ver el impacto de la digitalización y globalización a través de 10 tendencias innovadoras en el mundo de los recurso humanos. Cuando hablamos del futuro del trabajo no visualizamos como cambiamos el trabajo del Área de Recursos Humanos. Está bien que hablen de digitalización y globalización en otras áreas de la compañía desde RRHH sin plantearnos nosotros como está cambiando nuestras aportaciones y valor añadido.
Qué aprenderás
Con el curso de People Analytics aprenderás a aplicar los conocimientos de Business Inteligence para la selección de personal de un modo eficiente y con mayor acierto.
Descubre los modelos de Analytics que están adoptando diferentes organizaciones y su valor añadido, analizar los ratios y KPI más frecuentemente usados hoy en día y los que precisaría la organización, descubrir diferentes tipos de análisis de datos y su aplicación a los recursos humanos, conocer análisis descriptivos y análisis avanzados, y mostrar diferentes maneras de analizar, medir y aportar valor al negocio desde las áreas de gestión de personas.
Calcula el retorno de la inversión de las acciones llevadas a cabo desde Recursos Humanos; diseñar, implementar y gestionar un modelo de HR o People Analytics práctico y sostenible, conocer las herramientas, experiencias, buenas prácticas y errores más habituales en procesos y proyectos de HR o People Analytics; realizar informes y asesoramiento, y visualizar datos, casos prácticos y recursos de aprendizaje.
Objetivo
Este curso permitirá a estudiantes y profesionales, independientemente de su formación y ocupación actual, descubrir diferentes procesos y proyectos de la gestión de personas.
La metodología de Data Analytics aporta un valor añadido especialmente relevante en la gestión de procesos de gestión del capital humano y de gestión del talento, en cuyo caso se habla de HR o People Analytics.
¿A quién va dirigido?
El programa de técnicas de selección de personal con Data Analytics va dirigido a profesionales que trabajan como responsables o técnicos de recursos humanos y a aquellos con experiencia laboral en recursos humanos que quieran especializarse en esta área. Pero también a los que sin experiencia laboral en RRHH dispongan, no obstante, de formación suficiente en el área (máster o cursos superiores) que quieran completar su formación y orientar su trayectoria profesional hacia la misma.
Detalles de la formación
Modalidad: Presencial en las instalaciones e-cap (Zona Azca-Cuzco). Curso eminentemente práctico impartido por profesionales de captación de talento y recursos humanos en el mundo de la consultoría.
Posterior a la formación, el alumno realizará los siguientes ejemplos prácticos
- Parte I:
- Algoritmos de Talento
- Diversity Team
- On Boarding / Off Boarding
- Chatbots de Desarrollo
- Senior Open Innovation (Pois)
- Respuestas Neurológicas Emocionales (Sociograph)
- 70/20/10 Gamificado
- Taller Mindfulness Pragmático
- Choice Digital Profile
- Guudjob
- Parte II:
- Ejemplo: HR Blockchain
- Parte III:
- Conclusiones
Grupos reducidos
- Introducción:
- ¿Porqué lo digital nos cambia las políticas de RRHH?
- Rol expandido de RRHH
- Big Data Comportamental: People Analytics
- Multitud de información: INFOXICACIÓN
- Datos o INTELIGENCIA
- Reconocer fuentes de datos de las personas en la empresa > Hacer modelos algorítmicos de los datos existentes
- Generar “inteligencia” a través de los datos.
- Elaboración de Hipótesis sobre comportamiento humano en la empresa.
- Diversidad
- De Género
- Generacional edad
- Cultural
- De capacidades
- De competencias
- De experiencias
- Experiencial
- Derechos y Deberes
- Procesos de RRHH
- Talento
- Experiencia Empleado (ciclo de la vida del empleado)
- Robotización
- Chatbots
- Robots
- Androides
- Ciborg
- Terciarización:
- Economía colaborativa (Sharing Economy)
- Aprendizaje Automático
- Capitalismo Basado en Plataformas (Aurum Sundarayan)
- On Demand Economy
- Gig Economy
- Uberización del Trabajo
- Neuroaplicación:
- Desarrollo de los estudios de Neuropsicología
- Más allá de modas: “ Neurojopetas y otras Neuromarketing”
- Neurociencia
- Gamificación
- Ponderación del aprendizaje informal sobre el formal
- Desarrollo de modelo situacionales de Aprendizaje
- Modelo de learning By Doing (aprender haciendo)
- Mindfulness
- Infraestructura de la organización Mindful
- Estructura de la organización Mindful
- Superestructura de la organización Mindful
- Nethunting (10 tendencias del cambio)
- Selección
- Horario
- Relaciones Laborales
- Compensación Estandarizada
- Estructuras Organizadas
- Evaluación del Rendimiento
- Desarrollo del Talento
- Salud laboral
- Formación de Personas
- Encuesta de clima Laboral
- Elección Mutua (CHOICE)
- Disponibilidad
- Relaciones Laborales individualizadas
- Compensación Flexible personalizada (CFP)
- Dinámicas por proyecto
- Evaluación del VAE (Valor añadido del Empleo)
- Variedad de Experiencias empleado
- Calidad de vida laboral
- Entornos de Aprendizaje Continuo
- Voz de empleado con Feedback continuo
- Reconocimiento
- Visión integral del Reconocimiento
- Reconocimiento por Calidad del trabajo
- Reconocimiento Por Atención al Cliente
- Reconocimiento por Innovar
- Reconocimiento por conductas Específicas
