El Programa de Postgrado acoge los cursos que dan derecho a la obtención de un Título Propio otorgado por la UNED. Cada curso se impartirá en uno de los siguientes niveles: Máster de Formación Permanente, Diploma de Especialización, Diploma de Experto/a y Certificado de Formación del Profesorado.

Requisitos de acceso:

Estar en posesión de un título de Grado, Licenciatura, Diplomatura, Ingeniería, Ingeniería Técnica, Arquitectura o Arquitectura Técnica. La dirección del curso podrá proponer que se establezcan requisitos adicionales de formación previa específica en algunas disciplinas.

Asimismo, de forma excepcional y previo informe favorable de la citada dirección, el Rectorado podrá eximir del requisito previo de la titulación en los cursos conducentes al Diploma de Experto/a Universitario/a. En estos supuestos para realizar la matrícula se deberá presentar un currículo vitae de experiencias profesionales que avalen su capacidad para poder seguir el curso con aprovechamiento y disponer de acceso a la universidad según la normativa vigente.

Quien desee matricularse en algún curso del Programa de Postgrado sin reunir los requisitos de acceso podrá hacerlo, aunque, en el supuesto de superarlo, no tendrá derecho al Título propio, sino a un Certificado de aprovechamiento.

· Directores de Recursos Humanos.

· Técnicos de Recursos Humanos.

· Personas orientadas hacia la transformación digital de recursos humanos.

· Licenciados en Psicología, Sociología, Relaciones laborales, Derecho u otras áreas que quieran avanzar en el conocimiento de esta disciplina.

· Cualquier tipo de profesional con responsabilidades sobre grupos de personas que quiera introducir cambios en su gestión basados en técnicas analíticas.

People Analytics está cambiando la forma de entender los RR.HH., el acceso a nuevas fuentes de información, el aumento de la capacidad de análisis y visualización de los datos está transformando la forma de gestionar a los empleados. Los departamentos de RR.HH. encuentran en este área una forma de desarrollo de nuevos procesos de gestión y un camino hacia la transformación digital.

La posibilidad de incorporar variables de análisis nuevas, procedentes de fuentes de información que hasta ahora no se habían podido utilizar, combinadas con una mayor digitalización del trabajo o de la información de reclutamiento, permiten incorporar evidencias objetivas de comportamiento que configuran una foto mucho más enfocada de nuestros empleados.

Este es el reto que, hoy en día, afrontan muchos departamentos de RRHH que quieren abordar una transformación digital de su gestión: La incorporación de gran cantidad de información disponible a su gestión y el desarrollo de nuevos procesos más optimizados y personalizados basados en el dato.

El paso para hacer una política de recursos humanos orientada hacia la información, que permita además evaluar de una manera mucho más realista las iniciativas estratégicas que se emprenden, requiere de la definición de una estrategia que permita dar ese salto, que permita desarrollar las fuentes de información, los procesos de transformación y la visualización de resultados, de una manera planificada y siendo consciente de la realidad de cada compañía. Para ello se necesitan nuevos profesionales, con nuevas habilidades y conocimientos que dentro de los departamentos de RRHH conozcan estas nuevas técnicas de análisis y conozcan todo lo que People Analytics puede aportar a sus compañías.

En el programa que presentamos, se presenta una visión tanto de negocio como técnica de la materia, permitiendo al alumno tener conocimiento de la mayoría de las técnicas utilizadas y situándolas en un contexto de negocio dando solución a distintos casos de uso.

Una vez finalizada la formación, habrá complementado su perfil funcional con unas habilidades y conocimientos técnicos que le permitirán entender, definir y gestionar avances en People Analytics en sus compañías.

OBJETIVOS

· Conocer qué es People Analytics y su función en los departamentos de Recursos Humanos actuales.

· Adquirir conocimientos estadísticos suficientes como para comprender las técnicas de análisis descriptivo, predictivo o prescriptivo que se utilizan en People Analytics.

· Conocer las distintas fuentes de datos, tipología y capacidades.

· Aprender distintas técnicas de obtención, transformación y preparación de los datos para un análisis.

· Adquirir conocimientos sobre el tratamiento de información no estructurada y su incorporación a los procesos de gestión.

· Adquirir conocimiento sobre analítica de redes organizativas aplicada a la gestión de recursos humanos.

· Conocer las mejores técnicas de presentación de datos y estrategias de visualización.

· Conocer los aspectos legales y éticos que impactan en la analítica de RRHH.

· Desarrollar un plan estratégico para la implantación de People Analytics en sus compañías.

Otra Información

Será responsabilidad exclusiva del Equipo Docente la información facilitada en la siguiente relación de hipervínculos. En caso de detectarse alguna contradicción, prevalecerá la oferta formativa aprobada por el Consejo de Gobierno para cada convocatoria, así como del Reglamento de Formación Permanente y del resto de la legislación Universitaria vigente.

Información Actividad

Página web

Módulo I INTRODUCCIÓN A PEOPLE ANALYTICS

· Concepto de People Analytics

· People Analytics vs. Big Data para Recursos Humanos

· ¿Por qué ahora People Analytics?

· Las nuevas habilidades necesarias en Recursos Humanos

Módulo II LAS NUEVAS FUENTES DE DATOS EN RRHH

· Concepto de Empleado Global

· Concepto de trazabilidad digital

· Información Estructurada vs. Información NO estructurada

· Data Lake para recursos humanos

Módulo III PRINCIPALES MÉTRICAS E INDICADORES EN RRHH

· Introducción a las métricas en Recursos Humanos

· La importancia y dificultad de medir en Recursos Humanos

· Balance Scorecard en Recursos Humanos

· Métricas de Recursos Humanos y Gestión Estratégica de la compañía

Módulo IV INTRODUCCIÓN A CASOS DE USO DE PEOPLE ANALYTICS

· Análisis descriptivo

· Análisis de Segmentación

· Análisis de Abandono

· Análisis predictivo de Absentismo

· Analítica de redes

· Localización de Talento Oculto

OBTENCIÓN, TRANSFORMACIÓN Y ALMACENAMIENTO DE DATOS

Módulo V INTRODUCCIÓN A LAS TECNOLOGÍAS BIG DATA

· Concepto de BIG DATA

· Evolución de la tecnología BIG DATA

· Proceso de gestión de la información

· Herramientas de Ingesta, almacenamiento, transformación, análisis y visualización

Módulo VI BASES DE DATOS

· Concepto de Base de Datos

· Bases de Datos SQL

· Introducción a la programación SQL

· Bases de Datos NOSQL

· Ejemplos de Bases de datos NOSQL y su utilización

Módulo VII TRANSFORMACIÓN Y PREPARACIÓN DE DATOS

· La preparación y transformación de datos dentro de un proceso de análisis. La construcción de variables

· Medición de la calidad del dato

· Problemas habituales en la preparación de datos

· Estrategias de Normalización, de duplicación y limpieza de datos

Módulo VIII HERRAMIENTAS Y DE PREPARACIÓN DE DATOS

· Introducción a las herramientas de preparación y análisis de datos

· Como tratar ficheros de datos fácilmente utilizando Knime

· Conceptos de programación en R y Python

ESTADÍSTICA PARA RECURSOS HUMANOS

Módulo IX UTILIZACIÓN DE ESTADISTICA EN RRHH Bloque I

· Introducción a la estadística y fundamentos estadísticos

· Medidas de tendencia central

· Tratamiento de outliers

· Gráficos

· Técnicas de Muestreo

· Test de Hipótesis y Significación

· Correlación, T-Test, ANOVA

Módulo X UTILIZACIÓN DE ESTADISTICA EN RRHH Bloque II

· Regresión lineal

· Regresión múltiple

· Regresión logística

· Análisis cluster

· Validación de constructos. Alpha de Cronbach

Módulo XI HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS AVANZADO

· Árboles de decisión

· Clasificador por soporte de vectores (SVM)

· Redes neuronales

· Regresión de Cox para análisis de abandono

TÉCNICAS DE PEOPLE ANALYTICS Módulo XII ANALÍTICA DE REDES CORPORATIVAS

· Introducción a la analítica de redes corporativas

· Métricas de comportamiento individual en redes

· Métricas de comportamiento departamental

· Visualización de Redes

· Análisis de redes orientado a RRHH. Interpretación de indicadores

· Visualizar redes fácilmente utilizando GEPHY

· Análisis de Redes avanzado.

Módulo XIII ANÁLISIS DE INFORMACIÓN NO ESTRUCTURADA

· Definición de información no estructurada

· El papel de la información no estructurada en los RR.HH

· Escenarios de negocio para la utilización de información no estructurada:

    - Localización de Talento oculto

    - Análisis de clima

    - Análisis de sentimiento en comunicaciones

    - Detección de perfiles de personalidad

Módulo XIV HERRAMIENTAS DE INDEXACIÓN

· El repositorio global de información

· Búsquedas en información estructurada y no estructurada

· Herramientas de Indexación: Solr y Elastic Search

· Indexación de información estructurada utilizando Solr

· Indexación de documentos utilizando Solr

Módulo XV INTRODUCCIÓN AL NLP

· Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural(NLP)

· Principales procesos en NLP

· Similitudes en documentos (Detección automática de perfiles en CVs)

· Análisis de relaciones, similitudes y sentimientos utilizando NLP

Módulo XVI VISUALIZACIÓN DE RESULTADOS

· La importancia de la visualización en analítica de datos

· Estrategias de presentación de resultados

· Tipos de gráficos y cuando utilizarlos

· Creación de cuadros de mando

Módulo XVII INTRODUCCIÓN A TABLEAU

· La creación de fuentes de datos en Tableau

· Creación de gráficos en Tableau

· Creación de campos calculados

· Creación de Dashboards

· Acciones y navegación entre Dashboards

· Creación de gráficos avanzados

· Integración de Mapas

ESTRATEGIA EN EL DESARROLLO DE PEOPLE ANALYTICS

Módulo XVIII ASPECTOS ÉTICOS Y LEGALES EN PEOPLE ANALYTICS

· Aspectos legales en el tratamiento de información de RRHH

· Aspectos éticos y culturales aplicados a People Analytics

· Definición de cultura organizativa y cultura social

· El importante papel de la comunicación en el análisis de información del empleado

Módulo XIX PENSAMIENTO ESTRATÉGICO EN PEOPLE ANLYTICS

· Pasos para la definición de una Estrategia de People Analytics

· El papel de los técnicos de recursos humanos en la definición de la estrategia de People Analytics

· Barreras y dificultades en nuestro análisis

· Integración con la estrategia corporativa

Módulo XX PLAN ESTRATÉGICO EN PEOPLE ANLYTICS

· Paso 1: Definición de fuentes de datos · Paso 2: Construcción de variables y la importancia de la definición funcional de las mismas

· Paso 3: Construcción de un modelo analítico

· Paso 4: Estrategia de entrega, comunicación y visualización de resultados

· Paso 5: Estrategia de transformación de procesos. Definición de nuevos planes y acciones basados en datos. Personalización de Acciones

· Paso 6: Evaluación de resultados

· Paso 7: Reingeniería del proceso y planes de mejora

PROYECTO FIN DE MÁSTER

Clases Teóricas en vídeo:

Lecciones teóricas sobre los contenidos del curso previos a las demostraciones técnicas cuando estas existan. Se pretende que el alumno no solamente conozca la técnica, sino que sea capaz de situarla en un entorno de análisis y conocer cuál es el caso en el que debe ser aplicada.

Demostraciones Prácticas en vídeo:

Realización de demostraciones prácticas en video de las distintas técnicas utilizadas, así como mostrar las técnicas analíticas y la visualización de datos de un modo real.

Documentación Complementaria:

El alumno recibirá documentación complementaria que le permitirá profundizar en los conocimientos adquiridos mediante las clases teóricas y las demostraciones prácticas.

Máquina Virtual:

El alumno podrá descargar una máquina virtual preparada con el software instalado que se utilizará durante el curso.

Casos de Negocio:

Se plantean situaciones en las que el alumno, de forma guiada, deberá desarrollar un análisis al problema y dar una solución al mismo.

4.1 Material obligatorio

4.1.1 Material en Plataforma Virtual

Material preparado por los profesores para el entorno virtual, consiste en vídeo grabaciones, proyectos, esquemas, etc.:

 

Clases Teóricas en vídeo:

Lecciones teóricas sobre los contenidos del curso previos a las demostraciones técnicas cuando estas existan. Se pretende que el alumno no solamente conozca la técnica, sino que sea capaz de situarla en un entorno de análisis y conocer cuál es el caso en el que debe ser aplicada.

 

Demostraciones Prácticas en vídeo:

Realización de demostraciones prácticas en vídeo de las distintas técnicas utilizadas, así como mostrar las técnicas analíticas y la visualización de datos de un modo real.

 

Documentación Complementaria:

El alumno recibirá documentación complementaria que le permitirá profundizar en los conocimientos adquiridos mediante las clases teóricas y las demostraciones prácticas.

 

Máquina Virtual:

El alumno podrá descargar una máquina virtual preparada con el software instalado que se utilizará durante el curso.

Prof. Dr. Pedro Cortiñas Vázquez

Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la UNED

Dpto. Economía Aplicada y Estadística

Paseo senda del Rey, 11 - Despacho 1,23 - 28040 Madrid

Teléfono: 91.398.63.32

e-mail: pcortinas@cee.uned.es

Examen tipo test al final del módulo:

El alumno deberá aprobar un examen de tipo test a la finalización de cada módulo.

Casos de Negocio:

El alumno deberá desarrollar un análisis a los casos planteados y ofrecer soluciones a los mismos.

Trabajo Fin de Máster:

El alumno deberá realizar un trabajo en el que basado en un set de datos real realice un estudio analítico para la resolución de un determinado caso de negocio. El trabajo deberá contar al menos con los siguientes contenidos:

· Presentación del caso de uso y la problemática a tratar.

· Descripción del set de datos utilizado para el análisis.

· Explicación de las técnicas de análisis utilizadas.

· Informe de resultados y en caso necesario desarrollo de los escenarios de visualización de los resultados necesarios.

Durante el desarrollo del trabajo el alumno podrá ser guiado por uno de los profesores del Máster para su mejor aprovechamiento.

Del 4 de diciembre de 2024 al 30 de noviembre de 2025

El equipo docente considera que para obtener un aprovechamiento integral del curso sería óptimo la dedicación de unas 10 horas semanales.

Director/a

Colaboradores UNED

Colaboradores externos

Precio de matrícula: 2.580,00 €.

Precio del material: 620,00 €.

10.1 Ayudas al estudio y descuentos

Se puede encontrar información general sobre ayudas al estudio y descuentos en este enlace.

Debe hacer la solicitud de matrícula marcando la opción correspondiente, y posteriormente enviar la documentación al correo: descuentos@fundacion.uned.es.

10.2 Incentivos

Son Ayudas que se concederán a propuesta voluntaria de los directores de los cursos, que son los que más conocen a su alumnado, y se detraerán del crédito disponible para el curso.

Su concesión no anula el porcentaje de los ingresos de matrícula que se destina a ayudas al estudio en esta actividad.

En todo caso, el porcentaje que se va a incentivar será exclusivamente el que corresponda al precio de matrícula (en ningún caso al precio del material necesario para el seguimiento del curso).

Los incentivos a la matrícula aprobados para este curso académico son los siguientes:

• Grupos que vengan de entidades que matriculen cinco miembros o más.

  Descuento aplicado: 10%.

Del 5 de septiembre al 28 de noviembre de 2024.

Información de matrícula:

Fundación UNED

C/ Guzmán el Bueno, 133 - Edificio Germania, 1ª planta

28003 Madrid

Teléfonos: +34913867275/1592

Correo electrónico: bsaez@fundacion.uned.es

http://www.fundacion.uned.es

Negociado de Especialización.