Управление человеческими ресурсами на основе данных

Бакалавриат 2020/2021

Статус: Курс по выбору (Управление бизнесом)

Направление: 38.03.02. Менеджмент

Кто читает: Департамент организационного поведения и управления человеческими ресурсами

Где читается: Высшая школа бизнеса

Когда читается: 4-й курс, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Мондрус Ольга Владимировна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 30

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Анализ данных в области управления сотрудниками становится одной из важнейших функций в менеджменте. Проекты по HR аналитике требуют не только применения статистических подходов к анализу данных, но глубокого понимания процессов управления людьми в организациях. Управление человеческими ресурсами на основе данных позволяет преодолеть многие трудности в принятии решений, затрагивающих интересы сотрудников и компании. В курсе рассматривается практический подход к использованию данных, накапливаемых на сотрудников компании, формируется системный подход в принятии управленческих решений по сотрудникам на основе данных. Вместе мы развеем мифы об HR аналитике, обнаружим ограничения использования HR аналитики, научимся разрабатывать и защищать проекты по анализу HR данных в организации, анализировать, интерпретировать и демонстрировать результаты анализа HR данных.

Цель освоения дисциплины

формирование системного подхода в принятии решений по сотрудникам на основе данных;
формирование навыков анализа данных, накапливаемым компаниями по сотрудникам организации;
получение навыков разработки проектов по анализу HR данных;

Планируемые результаты обучения

• формирование системного подхода в принятии решений по сотрудникам на основе данных; • формирование навыков анализа данных, накапливаемым компаниями по сотрудникам организации; • получение навыков разработки проектов по анализу HR данных; * формирование навыков разработки и защиты проектов по анализу HR данных в организации, анализа, интерпретации и демонстрации результатов анализа HR данных

Содержание учебной дисциплины

Стратегические цели бизнеса и анализ HR данных.
Ценность HR аналитики для её стейкхолдеров. Области применения HR аналитики в организации. HR метрики и HR аналитика. Источники данных по сотрудникам. Базовое программное обеспечение для анализа данных в управлении сотрудниками. Модель зрелости HR аналитики в организации.
Управленческие задачи и базовые методы анализа данных.
Типы данных. Описательный анализ: среднее значение, медиана, мода, стандартное отклонение, вариации, частота, отношения, тренды etc. Построение дашбордов (dashboards). Базовая статистика: корреляции, анализ вариаций, регрессия, факторный анализ, кластерный анализ, таблицы сопряжения etc. Представление результатов анализа HR данных.
Продвинутые методы анализа данных и принятие управленческих решений.
Введение в продвинутые статистические методы, элементы нечеткой логики, деревья решений, случайный лес, дискриминантный анализ, машинное обучение (с учителем, без учителя, c подкреплением, text mining, анализ сетей организации, глубинное обучение, искусственный интеллект), имитационное моделирование, каузальный анализ. Ограничения и возможности в принятии управленческих решений на основе полученных результатов.
Трансформация культуры принятия управленческий решений на основе данных.
Компетентностная модель стратегического управления человеческими ресурсами. Оценка и выбор HR метрик, выбор уровня и подхода к анализу данных. Подготовка и реализация проекта по анализу данных в HR. Анализ стейкхолдеров. Донесение результатов проекта по HR аналитике до стейкхолдеров. Внедрение результатов анализа, управление изменениями.

Элементы контроля

Индивидуальные домашние и аудиторные задания по пройденным темам (2-3 задания)
Студентам предоставляется фрагмент базы данных и ряд заданий по пройденным темам. На занятии каждому студенту отводится 15 минут для демонстрации и защиты результатов всех выполненных работ.
Командные домашние и аудиторные задания по пройденным темам (2-3 задания)
Студенты получают исходные данные в виде статей для разбора, описаний кейсов, фрагментов базы данных, на основе которых готовят решения и демонстрируют аудитории. Из остальных студентов заранее выбирается принимающая комиссия (стейкхолдеры), которые выдвигают требования к продукту (результатам) проекта и так же, как и преподаватель, выносят оценку с обоснованием своего решения. Оценка за защиту каждого проекта выводится как средняя между оценкой преподавателя и стейкхолдеров.
Решение нескольких задач по пройденным темам (4-5 заданий) либо анализ кейса на основе за
Студентам предоставляется фрагмент базы данных, описание кейса (при необходимости), и задания в отведенное для экзамена время.

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (3 модуль)
0.3 * Индивидуальные домашние и аудиторные задания по пройденным темам (2-3 задания) + 0.3 * Командные домашние и аудиторные задания по пройденным темам (2-3 задания) + 0.4 * Решение нескольких задач по пройденным темам (4-5 заданий) либо анализ кейса на основе за

Программа дисциплины