Data Science Basic im HR-Management In dieser Weiterbildung setzen Sie sich mit den Grundlagen der Datenanalyse im Bereich Human Relations auseinander. Sie lernen, wie Sie Daten effektiv nutzen, um personalbezogene Entscheidungen zu unterstützen und Prozesse im Human Relations zu optimieren. Sie erwerben Kenntnisse in der Erhebung, Aufbereitung und Analyse von Daten, die für das Human Relations relevant sind. Dabei lernen Sie, geeignete Analysemethoden auszuwählen und anzuwenden, um Muster und Trends in Human Relations-Daten zu identifizieren. Zudem werden Sie in die Lage versetzt, die Ergebnisse der Datenanalyse zu interpretieren und daraus fundierte Handlungsempfehlungen für das Human Relations abzuleiten. Die Weiterbildung kombiniert theoretische Inhalte mit praktischen Übungen, um den Transfer des Gelernten in den Human Relations-Alltag zu gewährleisten. Anhand von Fallstudien und Projekten wenden Sie die erlernten Methoden auf reale Fragestellungen im Human Relations an. Nach Abschluss sind Sie in der Lage, datenbasierte Entscheidungen im Human Relations zu treffen und die Effizienz sowie Effektivität von Human Relations-Prozessen durch den Einsatz von Data Science zu steigern.

Grundlagen und Strategien im HR-Management
  • Kenntnisse im Bereich Human Relations mit Fokus auf die Grundlagen der Personalwirtschaft
  • Eigenschaften und Bedeutung der Personalwirtschaft
  • Aufgaben und Organisation der betrieblichen Personalwirtschaft mit Anwendungen aus den Human Relations
  • Personalpolitik, Personalführung und Personalwesen
  • Personalplanung und Arten der Personalplanung im Kontext von Human Relations
  • Personalmarketing, Ziele, Konzept und Instrumente
  • Methoden der internen Personalbeschaffung mit Bezug zu Human Relations
  • Methoden der externen Personalbeschaffung
  • Systematische Einführung und Einarbeitung von neuen Mitarbeitenden unter Berücksichtigung von Human Relations
  • Aufgaben und Ziele der Personalverwaltung

Data Science-Tools und Techniken im HR
  • Einführung in Pandas und Dataframes mit Fokus auf Human Relations
  • Datenreinigung
  • Datenvisualisierung mit Anwendungen aus den Human Relations
  • Einführung in Machine Learning
  • Multiple Regression im Zusammenhang mit Human Relations
  • Logistische Regression

Innovative Technologien und Data Science im HR
  • Einführung in Unsupervised Machine Learning mit Blick auf Human Relations
  • Einführung in Neuronale Netze
  • Praxisarbeit: Programmierung Neuronales Netzwerk unter Berücksichtigung von Human Relations
  • Einführung in PyTorch
  • Automatische Bilderkennung mit Anwendungen aus dem Bereich Human Relations

Data Science-Projektmanagement und Datenhandling im HR
  • Erzeugung synthetischer Daten im Rahmen von Human Relations
  • Personalüberhang und Personalabbauplanung
  • Personalkostenplanung mit Bezug zu Human Relations