• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2022/2023

HR-аналитика и People-аналитика: базовые и продвинутые методы

Направление: 38.04.02. Менеджмент
Когда читается: 1-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Преподаватели: Таячкова Александра Валерьевна
Прогр. обучения: Управление людьми: цифровые технологии и организационное развитие
Язык: русский
Кредиты: 6
Контактные часы: 48

Программа дисциплины

Аннотация

Основной задачей освоения данной дисциплины является получение студентами компетенций в области работы с данными применительно к сфере управления людьми. Курс нацелен на формирование у студентов знаний по базовым статистическим и эконометрическим методам, используемым в современном HR сообществе, формирования понимания, как провести анализ данных, построить аналитическое исследование с помощью данных, как интерпретировать и использовать полученные результаты на практике.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью освоения студентами дисциплины «HR аналитика и People-аналитика: базовые и продвинутые методы» является получение навыков всестороннего исследования всех доступных данных и поиска скрытых факторов в рамках конкретной решаемой аналитической задачи, с применение современных методов анализа, формирование ясного и доступного формата изложения полученных выводов.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • навыки работы с аналитическими материалами
  • навыки построения собственного HR исследования
  • навыки представления данных для анализа
  • навыки выбора наилучших моделей глубинного анализа данных для целей исследования
  • навыки интерпретации и использования результатов моделирования
  • знакомство с BI системами и организацией данных для их работы
  • знакомство с работой аналитических программ
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Тема 1. Уровни работы с данными
  • Тема 2. Как построить HR исследование
  • Тема 3. Математическая статистика
  • Тема 4. Введение в машинное обучение (эконометрику)
  • Тема 5. Дашборды в HR
  • Тема 6. Знакомство с программными языками для глубинной обработки данных.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Экзамен
    решение задач
  • неблокирующий Экзамен
  • неблокирующий выполнение проекта (в группах) по анализу HR-данных
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 1 модуль
    1 * Экзамен
  • 2022/2023 учебный год 2 модуль
    0.35 * выполнение проекта (в группах) по анализу HR-данных + 0.65 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Бослаф, С. Статистика для всех : учебное пособие / С. Бослаф , перевод с английского П. А. Волкова [и др.]. — Москва : ДМК Пресс, 2015. — 586 с. — ISBN 978-5-94074-969-1. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/66475 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Роберт, И. R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R : руководство / И. Роберт, Кабаков , перевод с английского Полины А. Волковой. — Москва : ДМК Пресс, 2014. — 588 с. — ISBN 978-5-97060-077-1. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/58703 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, & Robert Tibshirani. (2013). An Introduction to Statistical Learning : With Applications in R. Springer.
  • Lutz, M. (2008). Learning Python (Vol. 3rd ed). Beijing: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=415392

Авторы

  • Таячкова Александра Валерьевна