Tin mới nhất

Menu

Browsing "Older Posts"

Bài Viết Về Chủ Đề " HR Analytics "

Chia Sẻ Khóa Học HR Analytics Sử Dụng MS Excel Cho Human Resource Management [Khóa 7526 A]

10 tháng 2 2023 / No Comments

Sử dụng Excel cho HR Analytics, tính toán HR metrics, xây dựng các HR dashboard & mô hình ML cho Human Resource & People Analytics.

Bạn sẽ học được gì:

  • ✓ Sử dụng MS Excel để tạo và tự động tính toán các chỉ số nhân sự (HR metrics).
  • ✓ Tạo HR Dashboard và hiểu tất cả các biểu đồ mà bạn có thể vẽ trong Excel.
  • ✓ Trở nên thành thạo các công cụ dữ liệu Excel như Sorting, Filtering, Data validation và Data importing.
  • ✓ Sử dụng các tùy chọn pivot tables filtering và sorting trong Excel để tóm tắt và lấy thông tin từ dữ liệu nhân sự.
  • ✓ Triển khai các mô hình ML dự đoán như hồi quy tuyến tính đơn giản và đa tuyến tính để dự đoán kết quả cho các vấn đề nhân sự trong thế giới thực.
  • ✓ Kiến thức về tất cả các Excel formula cần thiết cho HR Analytics.
  • ✓ Nắm vững các hàm tra cứu phổ biến nhất của Excel như Vlookup, Hlookup, Index và Match.

Bạn đang tìm kiếm một khóa học hoàn chỉnh về hiểu HR Analytics bằng Excel để đưa ra các quyết định kinh doanh, phải không?

Bạn đã tìm thấy khóa học HR Analytics phù hợp bằng MS Excel ! HR analytics cung cấp hỗ trợ khoa học cho việc ra quyết định liên quan đến nguồn nhân lực của một công ty. Khóa học về HR analytics này đề cập đến chủ đề HR analytics với trọng tâm thực tế, đặc biệt tập trung vào việc làm sáng tỏ các phân tích cho các nhà quản lý nguồn nhân lực, từ cả quan điểm thống kê và điện toán.

Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ có thể :

  • ✓ Sử dụng MS Excel để tạo và tự động tính toán HR metrics và đưa ra các kỹ thuật HR analytics tại nơi làm việc của bạn.
  • ✓ Tạo HR Dashboard theo tiêu chuẩn HR analytics và hiểu tất cả các biểu đồ mà bạn có thể vẽ trong Excel.
  • ✓ Triển khai các mô hình ML dự đoán, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính đơn giản và đa tuyến tính để dự đoán kết quả cho các vấn đề nhân sự trong thế giới thực bằng cách sử dụng các kỹ thuật HR analytics.
  • ✓ Sử dụng các công cụ HR analytics như các tùy chọn pivot tables filtering và sorting trong Excel để tóm tắt và lấy thông tin từ dữ liệu nhân sự có sẵn.
  • ✓ Tạo các bản tóm tắt và dashboard dữ liệu hấp dẫn để trình bày câu chuyện nhân sự theo cách hiệu quả nhất.

Khóa học này sẽ giúp bạn như thế nào?

Chứng chỉ hoàn thành có thể kiểm chứng được trao cho tất cả học viên thực hiện khóa học HR Analytics: Chiến lược & Mô hình trong Excel này.

Nếu bạn là một Human Resources manager hoặc giám đốc điều hành hoặc sinh viên muốn tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật HR analytics vào các vấn đề thực tế của chức năng HR business, thì khóa học này sẽ cung cấp cho bạn cơ sở vững chắc cho điều đó bằng cách hướng dẫn bạn các mô hình HR analytics biến nhất và cách triển khai HR analytics trong MS Excel.

Tại sao bạn nên chọn khóa học này?

Chúng tôi tin vào việc giảng dạy bằng ví dụ. Khóa học này cũng không ngoại lệ. Trọng tâm chính của mọi Phần là dạy cho bạn các khái niệm thông qua các ví dụ hướng dẫn. Mỗi phần có các thành phần sau:

  • ✓ Các khái niệm lý thuyết và trường hợp sử dụng của các mô hình HR analytics sự khác nhau.
  • ✓ Hướng dẫn từng bước triển khai mô hình HR analytics trong Excel.
  • ✓ Các tệp Excel có thể tải xuống chứa dữ liệu và giải pháp được sử dụng trong mỗi bài giảng về HR analytics và Human Resource Management.
  • ✓ Ghi chú và bài tập trên lớp để sửa đổi và thực hành các khái niệm về HR analytics và Human Resource Management.
  • ✓ Các lớp học thực tế nơi chúng tôi tạo ra mô hình cho từng chiến lược này là thứ giúp phân biệt khóa học này với bất kỳ khóa học trực tuyến nào khác.

Tải xuống các tệp Thực hành, làm Bài kiểm tra và hoàn thành Bài tập

Mỗi bài giảng đều có phần ghi chú kèm theo để các bạn tiện theo dõi. Bạn cũng có thể thực hiện các quizz để kiểm tra hiểu biết của mình về các khái niệm về HR analytics và human resource management. Mỗi phần có một bài tập thực hành để bạn triển khai thực tế việc học của mình về HR analytics và human resource management.

Tổng quan ngắn gọn về khóa học:

Phần 1 - Giới thiệu:

Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về cấu trúc khóa học và ý nghĩa của một số thuật ngữ chính liên quan đến HR Analytics.

Phần 2 - Các công thức MS Excel cần thiết và sử dụng chúng để tính toán các chỉ số nhân sự:

Trong phần này, chúng ta sẽ bắt đầu với hướng dẫn về tất cả các công thức MS Excel phổ biến. Sau đó, chúng ta sẽ thấy việc triển khai những điều này để tính toán và tự động hóa HR metrics. Đây là một phần quan trọng trong HR analytics của bộ dữ liệu nguồn nhân lực. Chúng tôi cũng thảo luận về một nghiên cứu điển hình riêng biệt, trong đó chúng tôi sử dụng Excel để tính toán chi phí trung bình của việc thuê bên ngoài và nội bộ.

Phần 3 - Trực quan hóa trong Excel và HR Dashboarding:

Trong phần này, chúng ta sẽ bắt đầu với hướng dẫn về tất cả các biểu đồ và đồ thị phổ biến có thể được vẽ trong MS Excel. Sau đó, chúng ta sẽ thấy việc triển khai những điều này để tạo HR analytics trực quan về dữ liệu nhân sự có sẵn. Chúng tôi cũng thảo luận về một nghiên cứu điển hình riêng trong đó chúng tôi sử dụng Excel để xây dựng phân bổ nhân khẩu học theo nhân khẩu học theo bộ phận.

Phần 4 - Tóm tắt dữ liệu bằng Pivot tables:

Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về một số chủ đề nâng cao trong MS Excel, chẳng hạn như Pivot tables, các hàm gián tiếp và cả về định dạng dữ liệu. Sau đó, chúng ta sẽ thấy việc triển khai những điều này để tạo ra các bản tóm tắt đẹp mắt về HR analytics của dữ liệu nhân sự có sẵn. Chúng tôi cũng thảo luận về một nghiên cứu điển hình riêng biệt trong đó chúng tôi sử dụng Excel để xây dựng dashboard nhân khẩu học thông minh của bộ phận năng động và định dạng dashboard để làm cho nó có thể trình bày được.

Phần 5 - Cơ bản về Machine Learning và Statistics:

Trong phần này, chúng tôi giới thiệu cho bạn những kiến ​​thức cơ bản về thống kê và ML. Phần này dành cho những sinh viên chưa có kiến ​​thức cơ bản về ML và các khái niệm thống kê.

Phần 6 - Preprocessing Data cho các mô hình ML:

Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu những hành động bạn cần thực hiện từng bước để lấy dữ liệu và sau đó chuẩn bị cho việc phân tích. Các bước này rất quan trọng. Chúng ta bắt đầu với việc hiểu tầm quan trọng của kiến ​​thức kinh doanh, sau đó chúng ta sẽ xem cách khám phá dữ liệu. Chúng tôi tìm hiểu cách thực hiện phân tích đơn biến và phân tích hai biến, sau đó chúng tôi đề cập đến các chủ đề như outlier treatment, missing value imputation, variable transformation, và correlation.

Phần 7 - Mô hình hồi quy tuyến tính để dự đoán các số liệu:

Phần này bắt đầu với hồi quy tuyến tính đơn giản và sau đó bao gồm hồi quy tuyến tính bội.

Chúng tôi đã đề cập đến lý thuyết cơ bản đằng sau mỗi khái niệm mà không cần tìm hiểu quá nhiều về toán học để bạn hiểu khái niệm này đến từ đâu và nó quan trọng như thế nào. Nhưng kể cả khi bạn không hiểu nó, nó sẽ không sao miễn là bạn học cách chạy và giải thích kết quả như được dạy trong các bài giảng thực tế.

Chúng tôi cũng xem xét thảo luận về một nghiên cứu điển hình về nhân sự trong đó chúng tôi cố gắng dự đoán CTC sẽ được cung cấp cho những người mới tuyển dụng dựa trên kinh nghiệm trước đây của họ, CTC trước đây, vị trí công việc và trình độ chuyên môn.

Tôi khá tin tưởng rằng khóa học sẽ cung cấp cho bạn những kiến ​​thức và kỹ năng cần thiết liên quan đến HR analytics và human resource management để thấy ngay những lợi ích thiết thực tại nơi làm việc của bạn.

Khóa học này dành cho ai:

  • ✓ Bất kỳ ai tò mò muốn thành thạo HR Analytics từ sơ cấp đến nâng cao trong thời gian ngắn.
  • ✓ Sinh viên muốn có một sự nghiệp trong lĩnh vực HR/ HR Analytics.
  • ✓ HR manager/ executive muốn mở rộng các kỹ năng hiện tại.


NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU




Copyright Disclaimer:
This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.
Tuyên bố miễn trừ bản quyền:
Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.