In dieser Weiterbildung zur Datenanalyse mit Schwerpunkt Human Resources erlernen Sie, wie Sie personalbezogene Daten systematisch erfassen, auswerten und interpretieren. Sie werden in die Lage versetzt, datenbasierte Entscheidungen im Personalmanagement zu treffen und Prozesse effizient zu gestalten. Sie lernen, relevante Datenquellen zu identifizieren und die Qualität der Daten zu bewerten. Zudem erwerben Sie Kenntnisse in der Anwendung statistischer Methoden zur Analyse von Personaldaten. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Nutzung von Datenvisualisierungstools, um Ergebnisse verständlich darzustellen. Durch praxisnahe Übungen und Fallstudien wenden Sie die erlernten Methoden direkt an. Sie analysieren beispielsweise Daten aus den Bereichen Recruiting, Onboarding und Performance Management. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, datenbasierte Strategien im Personalmanagement zu entwickeln und umzusetzen.

Programmierung und Datenhandhabung
  • Kenntnisse im Bereich Datenanalyse durch Installation und Einrichtung von Python
  • Python im interaktiven Modus
  • Praktische Anwendungsbeispiele aus der Datenanalyse mit Python-Skripten
  • Ein- und Ausgabe
  • Textverarbeitung mit Fokus auf Datenanalyse
  • Datenstrukturen
  • Standard-Datentypen für datenanalytische Aufgaben
  • Datenbanken

Statistik und Datenanalyse
  • Grundlegende statistische Kenngrößen mit Bezug zur Datenanalyse
  • Einführung in NumPy und Messdatenverarbeitung
  • Konzepte der Datenanalyse bei der Datenreinigung
  • Datenvisualisierung
  • Erweiterter Umgang mit Datenanalyse in Pandas und Dataframes

Machine Learning und Datenmodellierung
  • Modellierungstechniken mit Fokus auf Datenanalyse
  • Logistische Regression
  • Ansätze der Unsupervised Datenanalyse im Machine Learning
  • K-Means Clustering
  • Neuronale Netze mit Bezug auf Datenanalyse
  • Backpropagation
  • Aktivierungsfunktionen für datenanalytische Modelle

Erweiterte Analysemethoden
  • Automatische Bilderkennung unter dem Aspekt der Datenanalyse
  • Erzeugung synthetischer Daten
  • Datenvisualisierung geographischer Daten mit datenanalytischem Schwerpunkt
  • Matplotlib Stylesheets

Datenaufbereitung und Reporting in Power BI
  • Transformieren und Kombinieren von Daten mit Power Query für effiziente Datenanalyse
  • Anpassen von Tabellenstrukturen mit Power Query
  • Datenmodellierung mit Anwendungen aus der Datenanalyse in Power BI Desktop
  • Vom Datenmodell zum interaktiven Onlinereport
  • Gestaltungsregeln für Reports und Dashboards mit datenanalytischem Fokus
  • Zielgruppenorientiertes Reporting

Grundlagen der Personalwirtschaft und Personalmanagement
  • Schwerpunkt Datenanalyse in den Grundlagen der Personalwirtschaft
  • Eigenschaften und Bedeutung der Personalwirtschaft
  • Aufgaben und Organisation der betrieblichen Personalwirtschaft mit Fokus auf Datenanalyse
  • Personalplanung und Arten der Personalplanung
  • Personalkostenplanung im Kontext der Datenanalyse
  • Personaleinsatzplanung, Ziele und Einflussfaktoren
  • Grundlagen verschiedener Arbeitszeitmodelle mit datenanalytischer Betrachtung
  • Grundlagen und Merkmale der Personalbeschaffung

Recruiting und Personalentwicklung
  • Personalmarketing mit Einführung in datenanalytische Methoden
  • Recruitingstrategien und ihre Umsetzung
  • Datenanalyse im Ablauf der Personalauswahl und Analyse der Bewerbungsunterlagen
  • Ziele und Grundlagen von Personalentwicklung mit datenanalytischem Schwerpunkt
  • Systematischer Ablauf und Planung von Personalentwicklung im Rahmen der Datenanalyse
  • Aufgaben des Personalcontrollings

Rechtliches im HR-Datenmanagement
  • Stellenausschreibung und rechtliche Grundlagen des Arbeitsvertrags mit Bezug auf Datenanalyse
  • Mutterschutz, Abmahnung und ordentliche Kündigung
  • Datenanalyse im Anwendungsbereich der DSGVO
  • Verarbeitungsgrundsätze
  • Rechtsgrundlagen für die Datenverarbeitung mit Fokus auf Datenanalyse
  • Löschung und Datenübertragbarkeit
  • Zusammenarbeit mit den Aufsichtsbehörden unter Berücksichtigung der Datenanalyse
  • Verarbeitungssituation und Umsetzung der DSGVO mit datenanalytischem Bezug