Магистратура
2022/2023
HR-аналитика и People-аналитика: базовые и продвинутые методы
Статус:
Курс обязательный (Управление людьми: цифровые технологии и организационное развитие)
Направление:
38.04.02. Менеджмент
Где читается:
Высшая школа бизнеса
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
- 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
- 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
- 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.
Промежуточная аттестация
- 2022/2023 учебный год 1 модуль1 * Экзамен
- 2022/2023 учебный год 2 модуль0.35 * выполнение проекта (в группах) по анализу HR-данных + 0.65 * Экзамен
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