Curso Gratuito CEU – Diplomado en People Analytics

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Para qué te prepara:

Este curso de Diplomado en People Analytics te prepara para dominar técnicas avanzadas de análisis de datos aplicadas a recursos humanos. Adquirirás habilidades para identificar patrones, tendencias y oportunidades en la gestión del talento. Podrás tomar decisiones basadas en datos para optimizar la experiencia del empleado, aumentar la retención del personal y mejorar el desempeño organizacional.

A quién va dirigido:

El Diplomado en People Analytics va dirigido a profesionales de recursos humanos, líderes empresariales y analistas de datos que buscan potenciar sus habilidades en el análisis de datos aplicado a la gestión del talento humano. Proporciona herramientas para tomar decisiones estratégicas basadas en evidencia y mejorar el rendimiento organizacional

Titulación:

Titulación Universitaria de Diplomado en People Analytics otorgada por San Ignacio University of Miami (SIU)

Objetivos:

- Analizar datos HR para identificar tendencias y oportunidades estratégicas. - Aplicar técnicas de Data Science en la gestión del talento humano. - Optimizar la experiencia del empleado mediante análisis de feedback. - Mejorar la retención del personal con enfoque en datos predictivos. - Impulsar la cultura basada en datos para la toma de decisiones en RRHH

Salidas Laborales:

Las salidas laborales para el Diplomado en People Analytics son como analista de datos en recursos humanos, especialista en People Analytics, consultor de gestión del talento o estratega de recursos humanos. Además, podrás acceder a roles de liderazgo y toma de decisiones en empresas, impulsando la mejora del rendimiento organizacional y la retención del talento

Resumen:

Gracias a este Diplomado en People Analytics saldrás especializado en recursos humanos y como líder empresarial a través de las herramientas y habilidades necesarias para aprovechar el poder del análisis de datos en la toma de decisiones estratégicas relacionadas con el talento humano. Adquirirás conocimientos en Data Science aplicados a recursos humanos aprendiendo a recolectar, analizar e interpretar datos para identificar patrones, tendencias y oportunidades en la gestión del talento, también podrás impulsar el desarrollo de competencias en el uso de técnicas avanzadas de análisis para optimizar la experiencia del empleado, aumentar la retención del personal, mejorar la productividad y potenciar el rendimiento organizacional

Metodología:

Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.

Temario:

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCCIÓN AL PEOPLE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICAC 2. FUNDAMENTOS DE DATA SCIENCE PARA PEOPLE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things - Internet de las cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 4. BASES DE DATOS RELACIONALES
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL: Una base de datos relacional
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ANÁLISIS DE LOS DATOS
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
UNIDAD DIDÁCTICA 6. TÉCNICAS DE VISUALIZACIÓN, MODELIZACIÓN Y EVALUACIÓN DE DATOS CON POWER BI
  1. Visualización de datos
  2. Crear gráficos con los datos seleccionados
  3. Configuración de los gráficos
  4. Filtrado de los gráficos
  5. Enlazar y desenlazar gráficos dentro de la misma hoja
  6. Visualización de medidas
  7. Uso de marcadores
  8. Creación de grupos de datos
  9. Importación de gráficos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 9. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence