فهرست محصول

منابع انسانی داده محور

در عصر دیجیتال، منابع انسانی از یک واحد شهودمحور و متکی بر تجربه‌های شخصی، به سمت یک واحد علم‌محور و شواهدبنیان در حال حرکت است. «منابع انسانی داده‌محور» هنر و علم تبدیل داده‌های پراکنده کارکنان به بینش‌های استراتژیک برای تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر مدیریتی است. دیگر کافی نیست که بدانیم نرخ ترک خدمت چقدر است؛ ما باید بدانیم «چرا» کارکنان می‌روند، «چه کسانی» در معرض ریسک خروج هستند و «کدام» سرمایه‌گذاری در حوزه آموزش بالاترین بازگشت سرمایه (ROI) را دارد.

این دوره با هدف توانمندسازی متخصصان HR طراحی شده تا با عبور از گزارش‌های توصیفی ساده، به تحلیل‌های پیش‌بینانه و تجویزی دست یابند. شرکت‌کنندگان در این دوره می‌آموزند که چگونه فرآیندهای انسانی را با اهداف تجاری پیوند بزنند، داشبوردهای مدیریتی هوشمند بسازند و با زبان «اعداد و ارقام» با مدیران ارشد و هیئت‌مدیره سخن بگویند.

رایگان

0 تعداد ثبت نامی

5 امتیاز دوره

20 ساعت مدت زمان دوره

آموزش نحوه تبدیل داده به «پول» و «ارزش» برای سازمان. تمرکز بر خروجی تجاری:

کار بر روی دیتاست‌های واقعی (فرضی) برای حل چالش‌های واقعی HR. کاربردی و پروژه محور:

آموزش هم‌زمان ابزارهای تحلیلی و فنون اقناع مدیران با داده. ترکیب مهارت‌های سخت و نرم:

بررسی نقش هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین آینده‌پژوهانه:

ارائه الگوهای اکسل و Power BI برای گزارش‌گیری‌های استاندارد. ابزارمحور:

24 بازدید 0 دیدگاه

توضیحـات

مخاطبان دوره

مدیران و معاونان منابع انسانی که به دنبال تصمیم‌گیری‌های علمی هستند.
کارشناسان ارشد HR که می‌خواهند مهارت‌های تحلیلی خود را ارتقا دهند.
تحلیلگران داده که متمایل به ورود به حوزه سرمایه‌های انسانی هستند.
مدیران برنامه‌ریزی استراتژیک و توسعه سازمانی.
صاحبان کسب‌وکار و مدیران عامل در سازمان‌های متوسط و بزرگ.

سرفصل‌های دوره

۱. مبانی و ضرورت مدیریت داده‌محور در HR

گذار از HR سنتی به HR داده‌محور (Evidence-based HR)
سطوح بلوغ تحلیلگری منابع انسانی: از گزارش‌دهی ساده تا تحلیل‌های پیش‌بینانه و تجویزی
نقش HR Analytics در افزایش سودآوری و مزیت رقابتی سازمان
چالش‌های رایج: کیفیت داده‌ها، سیلوهای اطلاعاتی و مقاومت فرهنگی

۲. پیوند استراتژی کسب‌وکار با داده‌های انسانی

شناسایی سوالات کلیدی بیزینس (Business Questions) که داده‌های HR باید به آن‌ها پاسخ دهند
مدل‌های تحلیلگری (مانند مدل ۸ مرحله‌ای LAMP)
همسوسازی شاخص‌های منابع انسانی با اهداف کلان سازمان (Strategic Alignment)
تعریف مسئله و فرضیه‌سازی در پروژه‌های تحلیلگری داده

۳. شاخص‌های کلیدی عملکرد (HR KPIs) و متریک‌های حیاتی

تحلیل داده‌های جذب: هزینه هر استخدام، زمان استخدام، کیفیت استخدام (Quality of Hire)
تحلیل داده‌های ماندگاری: نرخ ترک خدمت (Turnover)، نرخ بقا، تحلیل هزینه‌های جایگزینی
تحلیل داده‌های توسعه: سرانه آموزش، اثربخشی دوره‌ها بر عملکرد، نرخ ترویج داخلی
تحلیل داده‌های عملکرد و پاداش: همبستگی پرداخت با بهره‌وری، توزیع نمرات ارزیابی

۴. گردآوری، پاک‌سازی و مدیریت داده‌ها

منابع داده در HR (سیستم‌های حضور و غیاب، ATS، سیستم‌های مالی، نظرسنجی‌ها)
تکنیک‌های پاک‌سازی داده (Data Cleaning) و آماده‌سازی برای تحلیل
امنیت داده‌ها، حریم خصوصی کارکنان و ملاحظات اخلاقی در تحلیلگری (Data Ethics)
آشنایی با ابزارهای نوین جمع‌آوری داده‌های غیرساختاریافته (تحلیل متن، تحلیل شبکه‌های اجتماعی سازمانی)

۵. تحلیل‌های آماری و روش‌های پیش‌بینی (Predictive Analytics)

مبانی آمار کاربردی برای متخصصان منابع انسانی (همبستگی، رگرسیون، آزمون فرض)
مدل‌سازی پیش‌بینانه: پیش‌بینی احتمال ترک خدمت کارکنان کلیدی (Flight Risk)
تحلیل ریشه‌ای مشکلات (Root Cause Analysis) با استفاده از داده‌ها
بخش‌بندی کارکنان (Employee Segmentation) برای ارائه بسته‌های شخصی‌سازی شده

۶. بصری‌سازی داده‌ها و طراحی داشبوردهای HR (Data Visualization)

اصول طراحی داشبوردهای مدیریتی اثربخش و تعاملی
داستان‌سرایی با داده‌ها (Data Storytelling) برای نفوذ در مدیران ارشد
آشنایی با ابزارهای بصری‌سازی (Power BI، Tableau یا اکسل پیشرفته)
نحوه ارائه یافته‌های تحلیلی به ذی‌نفعان غیرفنی

۷. تحلیل شبکه‌های سازمانی (ONA) و تجربه کارکنان

تحلیل نحوه ارتباطات و همکاری واقعی کارکنان (ورای چارت سازمانی)
شناسایی اینفلوئنسرهای داخلی و نقاط کور ارتباطی
داده‌کاوی در تجربه کارکنان (Employee Experience) و تحلیل تمایلات (Sentiment Analysis)
استفاده از داده‌ها برای ارتقای سلامت و رفاه کارکنان

۸. نقشه راه پیاده‌سازی واحد People Analytics