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课程主页: https://www.udemy.com/course/introduccion-a-people-analytics/
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**课程名称：** People Analytics 导论 (Introducción a People Analytics) **课程概述：** 本课程旨在介绍 People Analytics，一种利用大数据技术分析员工行为、关系和特征，从而优化组织决策的方法。People Analytics 通过复杂的员工数据分析，为战略决策提供证据支持，并预测未来趋势。它结合了数学、统计学和数据模型，以揭示员工相关的模式和证据。 **核心内容：** * **People Analytics 的定义和重要性：** 解释 People Analytics 如何通过数字人才管理，助力企业在新的商业环境中取得成功。它不仅仅是技术革新，更是对业务、领导力、沟通、员工敬业度、协作、目标设定与衡量、绩效评估等关键领域认知上的重塑。 * **People Analytics 的演进：** 回顾 People Analytics 如何从二十世纪中期至今，从描述性分析发展到预测性分析。 * **技术进步在 People Analytics 中的作用：** 探讨数据科学、交互式数据可视化和机器学习等先进技术如何使组织能够预测变化，并从被动响应转变为主动应对。 **课程目标：** 通过本课程，学员将能够理解 People Analytics 的核心概念，认识其在现代组织管理中的重要性，并了解其演变及与先进技术的关系。
People Analytics es una metodología que permite a las organizaciones mejorar su toma de decisiones aplicando distintas técnicas de Big Data a los datos sobre comportamientos, relaciones y rasgos de sus colaboradores.Es un proceso de analítica que se trata de obtener datos de los empleados para analizarlos de manera compleja y hallar evidencias para la toma de decisiones estratégicas.A modo resumen, el análisis de personas o People Analytics es una metodología que utiliza la aplicación de matemáticas, estadísticas y modelos de datos relacionados con los colaboradores para ver evidencias y predecir patrones.¿Qué es People Analytics?La gestión digital del talento juega un rol fundamental en la construcción y desarrollo de esta nueva etapa, donde el futuro de los negocios se pone sobre la mesa. Quien sepa anticiparse, entender y coordinar este nuevo proceso estará frente a las puertas del éxito. Porque no se trata solamente de "nuevas tecnologías", sino de una nueva concepción del negocio, del liderazgo o management, de la comunicación, del engagement, de la colaboración y participación y del talento. Incluso, de una nueva forma de trabajar los objetivos y la medición de los mismos, de evaluar, etc., y cómo cada uno de ellos tienen una interrelación fundamental entre sí.Asociado a la transformación digital del área de gestión de personas, el concepto de People Analytics evolucionó desde mediados del Siglo XX a la fecha. El término se transformó de la analítica prescriptiva a la analítica predictiva.Hoy, las organizaciones pueden estar mejor preparadas para anticiparse a los cambios de su entorno operativo y ser proactivas en vez de reactivas. Por ejemplo, la ciencia de datos sofisticada, la visualización interactiva de datos y el machine learning no formaban parte del proceso hasta hace unas décadas.
