Certificate in HR Analytics for Productivity
-- ViewingNowThe Certificate in HR Analytics for Productivity is a comprehensive course designed to equip learners with essential skills in HR analytics, a rapidly growing field that combines people analytics, business intelligence, and data science to improve organizational productivity. This course is crucial for HR professionals seeking to advance their careers and make data-driven decisions that impact their organization's bottom line.
3,729+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
Save 44% with our special offer
์ด ๊ณผ์ ์ ๋ํด
100% ์จ๋ผ์ธ
์ด๋์๋ ํ์ต
๊ณต์ ๊ฐ๋ฅํ ์ธ์ฆ์
LinkedIn ํ๋กํ์ ์ถ๊ฐ
์๋ฃ๊น์ง 2๊ฐ์
์ฃผ 2-3์๊ฐ
์ธ์ ๋ ์์
๋๊ธฐ ๊ธฐ๊ฐ ์์
๊ณผ์ ์ธ๋ถ์ฌํญ
โข Introduction to HR Analytics: Understanding the role and importance of data in HR, overview of HR analytics, data collection and analysis techniques.
โข Data Interpretation and Visualization: Analyzing HR data to identify trends and patterns, creating data visualizations to communicate insights, interpreting statistical results.
โข Workforce Planning and Analytics: Using data to inform workforce planning, forecasting future staffing needs, analyzing turnover and retention rates.
โข Performance Management and Analytics: Measuring and analyzing employee performance, identifying areas for improvement, developing data-driven performance management strategies.
โข Compensation and Benefits Analytics: Analyzing compensation and benefits data to inform decision-making, ensuring competitiveness and fairness, identifying cost-saving opportunities.
โข Diversity, Equity, and Inclusion (DEI) Analytics: Measuring and analyzing DEI metrics, developing data-driven DEI strategies, ensuring compliance with relevant laws and regulations.
โข Employee Engagement and Analytics: Measuring and analyzing employee engagement, identifying drivers of engagement, developing data-driven engagement strategies.
โข Ethical Considerations in HR Analytics: Understanding ethical considerations in data collection and analysis, ensuring data privacy and security, avoiding biases and discrimination.
๊ฒฝ๋ ฅ ๊ฒฝ๋ก
์ ํ ์๊ฑด
- ์ฃผ์ ์ ๋ํ ๊ธฐ๋ณธ ์ดํด
- ์์ด ์ธ์ด ๋ฅ์๋
- ์ปดํจํฐ ๋ฐ ์ธํฐ๋ท ์ ๊ทผ
- ๊ธฐ๋ณธ ์ปดํจํฐ ๊ธฐ์
- ๊ณผ์ ์๋ฃ์ ๋ํ ํ์
์ฌ์ ๊ณต์ ์๊ฒฉ์ด ํ์ํ์ง ์์ต๋๋ค. ์ ๊ทผ์ฑ์ ์ํด ์ค๊ณ๋ ๊ณผ์ .
๊ณผ์ ์ํ
์ด ๊ณผ์ ์ ๊ฒฝ๋ ฅ ๊ฐ๋ฐ์ ์ํ ์ค์ฉ์ ์ธ ์ง์๊ณผ ๊ธฐ์ ์ ์ ๊ณตํฉ๋๋ค. ๊ทธ๊ฒ์:
- ์ธ์ ๋ฐ์ ๊ธฐ๊ด์ ์ํด ์ธ์ฆ๋์ง ์์
- ๊ถํ์ด ์๋ ๊ธฐ๊ด์ ์ํด ๊ท์ ๋์ง ์์
- ๊ณต์ ์๊ฒฉ์ ๋ณด์์
๊ณผ์ ์ ์ฑ๊ณต์ ์ผ๋ก ์๋ฃํ๋ฉด ์๋ฃ ์ธ์ฆ์๋ฅผ ๋ฐ๊ฒ ๋ฉ๋๋ค.
์ ์ฌ๋๋ค์ด ๊ฒฝ๋ ฅ์ ์ํด ์ฐ๋ฆฌ๋ฅผ ์ ํํ๋๊ฐ
๋ฆฌ๋ทฐ ๋ก๋ฉ ์ค...
์์ฃผ ๋ฌป๋ ์ง๋ฌธ
์ฝ์ค ์๊ฐ๋ฃ
- ์ฃผ 3-4์๊ฐ
- ์กฐ๊ธฐ ์ธ์ฆ์ ๋ฐฐ์ก
- ๊ฐ๋ฐฉํ ๋ฑ๋ก - ์ธ์ ๋ ์ง ์์
- ์ฃผ 2-3์๊ฐ
- ์ ๊ธฐ ์ธ์ฆ์ ๋ฐฐ์ก
- ๊ฐ๋ฐฉํ ๋ฑ๋ก - ์ธ์ ๋ ์ง ์์
- ์ ์ฒด ์ฝ์ค ์ ๊ทผ
- ๋์งํธ ์ธ์ฆ์
- ์ฝ์ค ์๋ฃ
๊ณผ์ ์ ๋ณด ๋ฐ๊ธฐ
ํ์ฌ๋ก ์ง๋ถ
์ด ๊ณผ์ ์ ๋น์ฉ์ ์ง๋ถํ๊ธฐ ์ํด ํ์ฌ๋ฅผ ์ํ ์ฒญ๊ตฌ์๋ฅผ ์์ฒญํ์ธ์.
์ฒญ๊ตฌ์๋ก ๊ฒฐ์ ๊ฒฝ๋ ฅ ์ธ์ฆ์ ํ๋