Curso académico 2020-2021

People Analytics para analistas y científicos de datos

La matrícula no está abierta.
15 créditos
DIPLOMA DE EXPERTO PROFESIONAL
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Características: prácticas y visitas, material multimedia, página web, curso virtual y guía didáctica.
Departamento
Economía Aplicada y Estadística
Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
PROGRAMA DE DESARROLLO PROFESIONAL Y PERSONAL
Curso 2020/2021

El Programa de Desarrollo Profesional y Personal acoge cursos que dan derecho a la obtención de un Título Propio por la UNED. Cada curso se impartirá en una de las siguientes categorías: Experto Profesional, Enseñanza Abierta, Actualización Profesional (*) y atienden una demanda de formación en respuesta a las necesidades e intereses del mundo del trabajo. Sus cursos estarán promovidos por la UNED o entidades sociales y económicas que busquen el apoyo académico de la Universidad para la mejor calidad de sus acciones de formación y promoción de sus colectivos laborales y profesionales.

Requisitos de acceso: no hay requisitos mínimos de acceso, salvo los específicos de cada curso establecidos por su director.

(*) En los cursos que se ofertan en Enseñanza Abierta que en su denominación contengan la especificación de (ACTUALIZACIÓN PROFESIONAL), la superación del curso se acreditará mediante un "Certificado de Actualización Profesional" (Reunión del Consejo de Gobierno de la UNED, celebrada el día dieciséis de diciembre de dos mil catorce, por la que se aprueba la implantación de cursos para cubrir la formación profesional y empresarial con la denominación de Certificado de Actualización Profesional).

Destinatarios

El alumno deberá contar con conocimientos previos de bases de datos, analítica de datos y estadística:

· Profesionales con conocimientos técnicos, interlocutores con departamentos de recursos humanos, que se encargan de la valoración y gestión de proyectos.

· Profesionales de Data Science que quieran ampliar sus conocimientos en el área de negocio de Recursos Humanos.

· Personas orientadas hacia la transformación digital de recursos humanos.

· Cualquier tipo de profesional con responsabilidades sobre grupos de personas que quiera introducir cambios en su gestión basados en técnicas analíticas con un conocimiento previo de técnicas estadísticas y conocimientos de bases de datos.

1. Presentación y objetivos

People Analytics está cambiando la forma de entender los RRHH, el acceso a nuevas fuentes de información, el aumento dela capacidad de análisis y visualización de los datos esta transformando la forma de gestionar a los empleados.

 

Los departamentos de RRHH encuentran en este área una forma de desarrollo de nuevos procesos de gestión y un camino hacia la transformación digital.

 

En este camino los departamentos de RRHH necesitan de perfiles con una orientación técnica que entiendan el papel que People Analytics viene a cubrir como elemento transformador de su gestión.

 

Los perfiles profesionales de análisis de datos desconocen en muchos casos las características propias de la analítica en recursos humanos, conocen la técnica, pero fallan a la hora de aplicarla en un contexto de trabajo adecuado. El éxito de un buen proyecto de análisis de datos tiene que basarse en dos elementos de manera conjunta: conocimiento técnico delas técnicas a aplicar y el conocimiento de negocio sobre como aplicarlas en el contexto adecuado.

 

Los grandes retos que los departamentos de recursos humanos deben abordar, al multiplicarse sus fuentes de información, utilizar tipos de información nuevos como el análisis de textos, la analítica de redes, entre otros, deben ir apoyados por profesionales con perfiles más técnicos que den soporte a sus requerimientos entendiendo sus necesidades. Profesionales que desplieguen infraestructuras de extracción y almacenamiento entendiendo las necesidades finales de estos departamentos y el objetivo futuro del análisis.

 

La brecha existente entre los perfiles tecnológicos y los departamentos de recursos humanos, normalmente con perfiles más orientados hacia la gestión de personas, es un freno a la expansión de estas técnicas de gestión, que por un lado no son entendidas por los profesionales de recursos humanos por su carácter técnico, matemático o estadístico y por el otro no sean incentivadas por los profesionales técnicos que no conocen todas las ventajas que estas aportan a la gestión.

 

Este curso viene a cubrir parte de esa brecha, con el objetivo de formar a profesionales con una formación más técnica en las técnicas más habitualmente utilizadas en recursos humanos, los tipos de información más apreciados y porqué la gestión de personal debe utilizarlos y posiciona a los técnicos en el "otro lado" comprendiendo todas las ventajas que conlleva para el conjunto de la compañía evolucionar hacia una gestión de personas basada en la evidencia objetiva y en el dato.

 

¿A QUIEN VA DIRIGIDO?

· Profesionales con conocimientos técnicos, interlocutores con departamentos de recursos humanos,que se encargan de la valoración y gestión de proyectos

· Profesionales de Data Science que quieran ampliar sus conocimientos en el área de negocio de Recursos Humanos

· Personas orientadas hacia la transformación digital de recursos humanos

· Cualquier tipo de profesional con responsabilidades sobre grupos de personas que quiera introducir cambios en su gestión basados en técnicas analíticas con un conocimiento previo de técnicas estadísticas y conocimientos de bases de datos.

 

OBJETIVOS

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

· Conocer las distintas fuentes de datos, tipología y capacidades que aportan a la gestión de recursos humanos.

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

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

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

· 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.

Página web

2. Contenido

BLOQUE I INTRODUCCIÓN A PEOPLE ANALYTICS

 

Módulo I INTRODUCCIÓN A PEOPLE ANALYTICS

 

Módulo II LAS NUEVAS FUENTES DE DATOS EN RRHH

 

Módulo III PRINCIPALES MÉTRICAS E INDICADORES EN RRHH

 

Módulo IV INTRODUCCIÓN A CASOS DE USO DE PEOPLE ANALYTICS

 

BLOQUE II TÉCNICAS DE PEOPLE ANALYTICS

 

Módulo V PROBLEMAS EN LA INTEGRACIÓN DE SISTEMAS EN RRHH

 

Módulo VI CONSTRUYENDO DATOS

 

Módulo VII CLUSTERING APLICADO A LA GESTIÓN DE RRHH

 

Módulo VIII ANÁLISIS DE ABANDONO

 

Módulo IX ANALÍTICA DE REDES CORPORATIVAS

 

Módulo X ANÁLISIS DE INFORMACIÓN NOESTRUCTURADA

 

Módulo XI HERRAMIENTAS DE INDEXACIÓN

 

BLOQUE III ESTRATEGIA EN EL DESARROLLO DE PEOPLE ANALYTICS

 

Módulo XII ASPECTOS ÉTICOS Y LEGALES EN PEOPLE ANALYTICS

 

Módulo XIII PENSAMIENTO ESTRATÉGICO EN PEOPLE ANLYTICS

 

Módulo XIV PLAN ESTRATÉGICO EN PEOPLE ANLYTICS

3. Metodología y actividades

Clases Teóricas en video:

 

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.

 

Se incluirá siempre un video de introducción al módulo y un video de recapitulación o resumen de los contenidos.

 

Demostraciones Prácticas en video:

 

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.

 

Maquina Virtual:

 

El alumno podrá descargar cuando llegue el momento una máquina virtual preparada con el software instalado que se utilizará durante el curso, así como las instrucciones para instalarla y hacerla funcionar en su ordenador.

 

El curso lleva una parte técnica importante por lo que se recomienda trabajar con un ordenador que tenga unas prestaciones adecuadas para un entorno de trabajo adecuado al procesamiento de datos y que permita la instalación de máquinas virtuales y software.

4. Material didáctico para el seguimiento del curso
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. consistente en:

 

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.

 

Se incluirá siempre un vídeo de introducción al módulo y un vídeo de recapitulación o resumen de los contenidos.

 

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.

 

Maquina Virtual:

 

El alumno podrá descargar cuando llegue el momento una máquina virtual preparada con el software instalado que se utilizará durante el curso, así como las instrucciones para instalarla y hacerla funcionar en su ordenador.

 

El curso lleva una parte técnica importante por lo que se recomienda trabajar con un ordenador que tenga unas prestaciones adecuadas para un entorno de trabajo adecuado al procesamiento de datos y que permita la instalación de máquinas virtuales y software.

5. Atención al estudiante

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

e-mail: pcortinas@cee.uned.es

6. Criterios de evaluación y calificación

Examen tipo test al final del módulo:

 

El alumno deberá aprobar un examende tipo test a la finalización de cada módulo y realizar las prácticas correspondientes que se hayan preparado si el módulo lo exige.

7. Duración y dedicación

El equipo docente considera que para obtener un aprovechamiento integral del curso sería óptimo la dedicación de unas 6 horas semanales.

 

Así, con una dedicación aproximada de 6 horas a la semana el tiempo dedicado sería de 15 semanas aproximadamente.

8. Equipo docente

Director/a

Director - UNED
CORTIÑAS VAZQUEZ, PEDRO GONZALO

Colaboradores UNED

Colaborador - UNED
MENDEZ PEREZ, ESTHER
Economía Aplicada
Colaborador - UNED
SANCHEZ FIGUEROA, MARIA CRISTINA

Colaboradores externos

Colaborador - Externo
GÓMEZ CUADRADO, JULIÁN
Colaborador - Externo
GONZÁLEZ MARTÍNEZ, ROCIO
Colaborador - Externo
RODRÍGUEZ FRAILE, CRISTÓBAL
9. Precio público del curso

Precio público de matrícula: 885 €

Precio del material: 215 €

10. Descuentos
10.1 Ayudas al estudio y descuentos

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

11. Matriculación

Del 7 de septiembre al 30 de noviembre de 2020.

Información de matrícula:

Fundación UNED

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

28003 - Madrid

Teléfonos: +34 913867275 / 1592

Correo electrónico: lvillacorta@fundacion.uned.es

http://www.fundacion.uned.es

12. Responsable administrativo

Negociado de Títulos Propios