HR Analytics

• Grundlagen der Data-Analytics (u.a. Prozesse, Techniken) und Anwendungszusammenhänge von HR Analytics • Formen der Datenrepräsentierung und -visualisierung (u.a. Datenformate, Graphen, Diagramme) • Einführung in ausgewählte Gebiete der Statistik • Einführung in die Anwendung der Programmiersprache Julia • Funktionsweise und exemplarische Anwendung von Machine Learning • Grundlegende Techniken der Auswertung und Interpretation von Daten • Beispiele und Anwendungsszenarien aus dem HR Management mit der Anwendung in Bezug auf Kennzahlen aus dem HR Management • Umgang mit sensiblen und personenbezogenen Daten im Zusammenhang mit HR Analytics, insbesondere auch in Hinblick auf Aspekte des Gender- und Diversity-Managements

Art der Vermittlung

Präsenzveranstaltung

Art der Veranstaltung

Pflichtfach

Empfohlene Fachliteratur

Runkler (2012): Data Analytics. Wiesbaden: Springer Provost/Fawcett (2013): Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. O'Reilly Media, Inc. Strohmeier/Piazza (2015): Human Resource Intelligence und Analytics. Springer. Wickham/Grolemund (2016): R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data. O'Reilly Media, Inc. Bruce/Bruce (2017): Practical statistics for data scientists: 50 essential concepts. O'Reilly Media, Inc. Khan/Millner (2020): Introduction to People Analytics: A Practical Guide to Data-driven HR. Kogan Page Publishers.

Lern- und Lehrmethode

Vortrag (Präsenz und Online), Gastvorträge, Übungen, Gruppenarbeit, Präsentation, Wissensabfragen und Fallarbeit

Prüfungsmethode

Immanente Leistungsfeststellung und abschließende LV-Prüfung (schriftliche Klausurarbeit).

Voraussetzungen laut Lehrplan

keine

Schnellinfos

Studiengang

Digital HR Management und angewandtes Arbeitsrecht (Master)

Akademischer Grad

Master

ECTS Credits

3.00

Unterrichtssprache

Deutsch

Studienplan

Berufsbegleitend

Studienjahr, in dem die Lerneinheit angeboten wird

2022

Semester in dem die Lehrveranstaltung angeboten wird

1 WS

Incoming

Nein

Lernergebnisse der Lehrveranstaltung

Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage, • grundlegende statistische Verfahren für die Datenanalyse zu erklären und im Zusammenhang von Anwendungsfällen aus dem HR Management anzuwenden, • die Statistik-Programmiersprache R für ausgewählte Aspekte der Datenanalyse zu verwenden, • Formen der Datenrepräsentierung und -visualisierung zu erklären und fallbezogen einzusetzen, • Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning im HRM zu beschreiben, • ausgewählte Formen von Daten im HR Management auszuwerten und zu interpretieren sowie mit Kennzahlen in Beziehung zu setzen, • ausgewählte Formen von Daten im HR Management zu interpretieren und mit Kennzahlen in Beziehung zu setzen, • Herausforderungen und Risiken im Umgang mit sensiblen und personenbezogenen Daten im Zusammenhang mit HR Analytics zu erklären, insbesondere in Hinblick auf Aspekte des Gender- und Diversity-Managements.

Kennzahl der Lehrveranstaltung

1705-21-01-BB-DE-05