Mulailah memanfaatkan data untuk membuat keputusan SDM yang lebih cerdas dan berbasis bukti yang menciptakan nilai bagi organisasi dan karyawannya. Sebagai People Analytics, Anda akan mengembangkan perangkat analitik komprehensif yang memberdayakan SDM untuk mengadopsi pengambilan keputusan berbasis data di seluruh fungsinya.
Subdisiplin analitik data yang berfokus secara khusus pada sumber daya manusia dalam suatu organisasi. Jika analitik data umum melihat data bisnis dari berbagai sudut pandang, People Analytics berfokus pada data terkait karyawan, mulai dari demografi, kinerja, kepuasan kerja, keterlibatan, pergantian karyawan, rekrutmen, pembelajaran, hingga data kesejahteraan.
Anda mungkin menyukai tampilan silabus yang bersih dan profesional ini sama seperti kami. Namun, mendapatkan tampilan yang Anda inginkan juga mudah. Pada tab Desain di pita, lihat galeri Tema, Warna, dan Font untuk melihat pratinjau opsi langsung di dokumen Anda, lalu pilih salah satu yang ingin Anda terapkan.
Manfaatkan data untuk meningkatkan pengambilan keputusan terkait sumber daya manusia. Alih-alih hanya mengandalkan intuisi atau asumsi, profesional SDM menggunakan wawasan berbasis data untuk memandu strategi mereka. Pada akhirnya, People Analytics memberdayakan SDM untuk menjadi mitra strategis dalam organisasi dengan memberikan rekomendasi berbasis bukti yang selaras dengan tujuan bisnis. Pada tab Desain pada pita, lihat galeri Tema, Warna, dan Font untuk melihat pratinjau opsi langsung di dokumen Anda, lalu pilih salah satu yang Anda inginkan.
Literasi data, metrik SDM, interpretasi data dengan Excel, SQL dasar, pengenalan alat analitik, data SDM, dan sistem SDM.
Analisis Data Eksploratori (EDA), pembuatan dasbor SDM (Excel, Power BI), dasar-dasar Python/R, penceritaan data, penerapan metrik SDM dalam analisis.
Pemodelan prediktif, pembelajaran mesin untuk kasus penggunaan SDM, analitik SDM strategis yang terhubung dengan metrik SDM dan hasil bisnis.
Memberikan dasar dalam data SDM, metrik SDM, konsep analitik dasar, dan keterampilan penanganan data yang penting.
Memperkuat keterampilan analitis melalui EDA, dasbor, dan statistik terapan dalam Python/R, dengan metrik SDM.
Menguasai metode lanjutan untuk pemodelan prediktif dan penerapan analitik secara strategis, dengan metrik SDM sebagai dasar untuk kasus penggunaan prediktif.