HR-аналитика и автоматизация

Узнаете, какие HR-метрики существуют, что даёт их анализ и как организуется аналитический проект. Научитесь строить гипотезы и проведёте свой первый анализ HR-показателей. 12 часов теории, 27 часов практики.

• Основы HR-аналитики
• Аналитика рекрутмента и адаптации
• Основы аналитики финансовых показателей
• Аналитика рынка труда, анализ HR-бренда
• Основы аналитики вовлечённости персонала
• Основы статистики и работы с метриками
• Построение роадмапа аналитического проекта
• Итоговый проект

Научитесь считать более сложные метрики, узнаете, как взаимосвязаны разные метрики. Познакомитесь с предиктивной аналитикой и сможете проводить тесты для проверки своих гипотез. 10,5 часов теории, 25 часов практики.

• Прогнозная аналитика и сложные метрики
• Расширенная аналитика рекрутмента и адаптации
• Основы аналитики эффективности обучения
• Аналитика развития сотрудников компании
• Расширенная аналитика финансовых показателей
• Основы проведения экспериментов
• Работа с гипотезами и проектирование экспериментов
• Q&A (опционально)
• Итоговый проект

Научитесь собирать и очищать данные, получать данные из БД с помощью SQL, писать простые SQL-запросы, создавать скрипты запросов. 17,5 часов теории, 24 часа практики.

• Вспомнить всё: школьная математика
• SQL в задачах HR-аналитика
• Работа с базами данными
• Знакомство с SQL и источники данных: практика
• Основы SQL
• Углубление в SQL
• Основы SQL: практика
• Q&A: ответы на вопросы по теме SQL (опционально)
• Работа с PostgreSQL (часть 1)
• Работа с PostgreSQL (часть 2)
• Модификация данных в SQL: практика
• Работа с данными
• Работа с данными. Практикум
• Итоговая работа

Узнаете о современных сервисах автоматизации. Разберёте возможности интеграции разных сервисов, научитесь формулировать задачи для разработчиков. 6 часов теории, 11 часов практики.

• Сервисы автоматизации HR-процессов и их синхронизация
• Сервисы автоматизации: СберПодбор, Поток, EQUEO, HRBOX
• Описание функциональных требований и документы для автоматизации HR-процессов
• Итоговый проект

Научитесь визуализировать данные и работать с дашбордами. 21 час теории, 14 часов практики.

• Что такое визуализация данных
• Виды визуализаций. Выбор правильной визуализации
• Принципы визуализации данных
• Дашборды и принципы их построения
• Процесс создания визуализации и работа в команде
• Визуализация данных в Excel
• Введение в BI-инструменты
• Основы работы в DataLens
• Работа в Power BI и Power Query
• Сбор и публикация отчёта в Power BI
• Знакомство c инфраструктурой Tableau. Загрузка данных. Первый дашборд

Узнаете, как сделать своё обучение максимально эффективным. Сможете определить уровень развития навыков в начале курса, расставить цели, отслеживать свой прогресс, правильно распределять время, работать с обратной связью от преподавателей и поддерживать мотивацию в процессе всего обучения.

Разберёте сложные структуры питча: как рассказать о плохом результате положительно, как отчитаться перед инвесторами за потраченные суммы.

Научитесь разбираться в аналитических терминах и читать иностранную техническую документацию. Сможете презентовать результаты анализа с помощью графиков и диаграмм на английском языке. Узнаете, как эффективно готовиться к собеседованиям в зарубежные компании. Научитесь составлять убедительное резюме и писать сопроводительное письмо. 7 часов теории, 7 часов практики.

• Словарь терминов аналитика с примерами употребления и типичными словосочетаниями
• Важная лексика для работы с датасетами
• Презентация результатов анализа
• Чтение технической документации
• Самопрезентация. Elevator Pitch
• Прохождение собеседований
• Резюме и сопроводительное письмо (CV & сover letter)
• Email-переписка
• Общение в технических чатах
• Как вести звонки и встречи
• Как учить лексику
• Как учить грамматику

25 часов практики.

• Итоговая аттестация

Разберёте сложные структуры питча: как рассказать о плохом результате положительно, как отчитаться перед инвесторами за потраченные суммы.

• Обзор возможностей и трендов применения ИИ в анализе данных
• Использование эффективных промптов для работы с ИИ: возможности, ограничения и примеры

Научитесь использовать простые, но эффективные инструменты ИИ для быстрого анализа текстовых данных и получения полезных выводов.

• Как учиться при помощи ИИ
• Как ИИ поможет в анализе текстовых данных
• Использование ChatGPT для обобщения текстов, извлечения информации и генерации идей
• Практическое применение: анализ отзывов клиентов и улучшение продукта

• Обзор AI-ассистентов (готовые решения)
• Примеры применения AI-ассистентов для аналитиков
• Тренды и перспективы развития AI-ассистентов в работе с данными
• Интеграция с n8n

Поймёте, как можно использовать ИИ для оптимизации ключевых этапов аналитического процесса — от подготовки данных до создания отчётов.

• Вводный блок о работе с анализом данных в SQL и Python
• Генерация SQL-запросов с помощью ИИ
• Автоматическая очистка и предобработка данных
• Работа с таблицами Excel, интеграция
• Интерпретация результатов. Использование ChatGPT для генерации выводов, рекомендаций, обоснований
• Создание шаблонов отчётов

Разработаете и защитите свой проект. Выберете тему, соберёте данные, создадите AI-ассистента, проведёте анализ данных.

Удостоверение о повышении квалификации