Много интересного и полезного в нашем Telegram - канале. Подпишись!

ИНТехнО • Профессиональная переподготовка

HR‑аналитика / People Analytics

Практико‑ориентированная программа по проектированию, внедрению и управлению HR‑аналитикой: от модели данных и качества до прогнозных/прескриптивных моделей, экспериментирования и управленческих дашбордов — с соблюдением 152‑ФЗ, локальных актов и этики ИИ.

📘 520 часов 🎓 Диплом о профессиональной переподготовке 🗂️ Сведения в ФИС ФРДО

Подать заявку Получить консультацию

Актуальность программы

Компании переходят от «интуиции» к решениям, основанным на данных о людях. Без стандартизованной модели данных, governance и этики People Analytics превращается в хаос. Программа даёт цельную систему — от архитектуры источников и качества до экспериментов и дашбордов для Совета директоров.

Цель программы

Сформировать устойчивые компетенции построения People Analytics: модель данных, качество, набор метрик, причинный анализ, прогнозирование и эксперименты — так, чтобы драйвить бизнес‑результаты на языке ROI/OKR.

Задачи

Построить модель данных HR и сквозной словарь метрик.
Внедрить процессы data governance и контроля качества.
Освоить стек: описательная → диагностическая/причинная → прогнозная → прескриптивная аналитика.
Планировать и проводить эксперименты, считать эффект‑сайз.
Создавать управленческие дашборды и storyline для C‑level.
Обеспечить соответствие 152‑ФЗ, локальным актам и этике ИИ.

Целевая аудитория

HR‑директора/HRBP, лиды и аналитики HR‑направлений (TA, L&D, C&B, Ops), дата‑аналитики и BI‑специалисты в HR, продакты внутренних сервисов, операционные директора, консультанты по оргразвитию.

Ожидаемые результаты

Проектирует архитектуру данных HRIS/ATS/LMS/Payroll и интеграции.
Определяет, считает и визуализирует ключевые HR‑метрики.
Выполняет когортный/сервайвл‑анализ и поиск драйверов.
Строит прогнозные модели и интерпретирует результаты.
Проводит A/B‑тесты и квази‑эксперименты.
Создаёт управленческие дашборды и data‑storyline.
Обеспечивает соответствие правовым и этическим требованиям.

Квалификация

По завершении — квалификация в дипломе: «Специалист по управлению персоналом (профиль: HR‑аналитика / People Analytics)». Документ — диплом о профессиональной переподготовке.

Содержание программы

1.1. Роль People Analytics в стратегии компании
1.2. Ключевые бизнес‑вопросы для HR‑аналитики
1.3. Карта стейкхолдеров и ожидания топ‑менеджмента
1.4. Модель зрелости и целевая операционная модель
1.5. Словарь метрик: от eNPS до unit‑economics
1.6. Основы статистики для менеджеров
1.7. Практикум: problem framing
1.8. Приоритеты: quick wins vs. стратегические инициативы
1.9. KPI/OKR для People Analytics
1.10. Аналитические брифы и требования
1.11. Storyline для СЕО
1.12. Roadmap на квартал

2.1. Карта систем: HRIS, ATS, LMS, TMS, OKR, Payroll, DMS
2.2. Интеграции: API/ESB/ETL/ELT
2.3. Модель данных HR: сущности, связи, grain
2.4. Master data и справочники
2.5. Логи процессов и событийные данные
2.6. Сырая зона, витрины, marts
2.7. Практикум: логическая модель данных
2.8. Инструменты: DWH/BI/ноутбуки/версии
2.9. SCD и учёт изменений структуры
2.10. Метаданные и дата‑каталог
2.11. Мониторинг интеграций и качество загрузок
2.12. SLA/OLA для данных

3.1. Политики, роли и процессы DG
3.2. Линейдж данных и аудит трассировки
3.3. Профилирование качества
3.4. DQ‑KPI и контрольные точки
3.5. Практикум: регламент контроля качества
3.6. Каталог показателей и единицы измерения
3.7. Версионирование метрик и дашбордов
3.8. Управление доступом и секретностью
3.9. Архивы и retention‑политики
3.10. Учёт оргизменений
3.11. Обучение data stewards
3.12. Data issue process

4.1. Классификация метрик: вход/процесс/результат/эффект
4.2. Найм: time‑to‑fill, QoH, cost‑per‑hire
4.3. Адаптация/продуктивность: ramp‑up, early attrition
4.4. Производительность/потенциал: OKR/KPI/9‑box
4.5. Вознаграждение и pay‑equity
4.6. L&D impact, skill uplift, transfer
4.7. eNPS/pulse и драйверы
4.8. Практикум: макеты дашбордов CHRO/CEO
4.9. Визуальная грамота и ошибки интерпретации
4.10. Стандарты отчётности и релизы BI
4.11. Ежемесячные «обязательные» панели
4.12. UX дашбордов для руководителей

5.1. Срезы и сегментация персонала
5.2. Кохорты найма/текучести/продуктивности
5.3. Сервайвл‑анализ (retention, hazard)
5.4. Сезонность и тренды
5.5. Практикум: ретеншен‑кохонты
5.6. Стандартные отчёты TA/C&B/L&D
5.7. Drill‑down и мультифильтры
5.8. Бенчмаркинг
5.9. Рабочие таблицы руководителей
5.10. Среднее vs. медиана
5.11. Аномалии и outliers
5.12. Insight‑лог

6.1. Корреляции, регрессии, парциальные эффекты
6.2. Вклад факторов (feature importance)
6.3. Квази‑эксперименты (DiD, matching)
6.4. Практикум: что влияет на текучесть?
6.5. Конфоундеры и смещения
6.6. Медиация/модерация
6.7. Heterogeneity по сегментам
6.8. Причинность vs. ассоциации
6.9. Приоритизация инсайтов (ICE/RICE)
6.10. От инсайта к решению
6.11. Валидация и peer‑review
6.12. Ограничения и риски

7.1. Базовые модели прогнозирования
7.2. Attrition‑model: постановка и метрики
7.3. Time‑to‑fill: прогнозы и симуляции
7.4. Прогноз продуктивности/перформанса
7.5. Риски отсутствий и графики смен
7.6. Практикум: простой классификатор
7.7. Интеграция моделей в процессы
7.8. Мониторинг деградации/переобучение
7.9. Экономика точности
7.10. Интерпретируемость (SHAP/LIME)
7.11. Next best action
7.12. Эксплуатация моделей

8.1. A/B‑тесты: дизайн и мощности
8.2. Адаптивные дизайны и бандиты
8.3. Практикум: эксперимент L&D или C&B
8.4. Оптимизация расписаний/штата
8.5. Аллокация бюджета ФОТ и бонусов
8.6. Критерии остановки и пост‑хок анализ
8.7. Эффект‑сайз и интерпретация
8.8. Переносимость результатов
8.9. Библиотека дизайнов
8.10. Этические ограничения
8.11. Документация и репликация
8.12. Канбан воронки экспериментов

9.1. TA: источники, конверсии, качество
9.2. C&B: грейды, pay‑equity, ROI бенефитов
9.3. L&D: skill uplift, Kirkpatrick/Phillips ROI
9.4. Performance: OKR/KPI, calibration
9.5. Вовлечённость и культура, ONA
9.6. Охрана труда/графики
9.7. DEI‑аналитика
9.8. HR‑операции: SLA, NPS, цикл
9.9. Практикум: мини‑портфель аналитики
9.10. Сквозные метрики People Ops
9.11. Согласование отчётности
9.12. Обмен best practices

10.1. 152‑ФЗ: правовые основания и согласия
10.2. Локальные акты: политики PA, роли
10.3. DPIA/РИД (оценка воздействия)
10.4. Анонимизация/псевдонимизация
10.5. Доступы, логи, инциденты
10.6. Практикум: аудит PA на соответствие
10.7. Этические принципы аналитики и ИИ
10.8. Fairness и bias‑monitoring
10.9. Прозрачность для сотрудников
10.10. Взаимодействие с ИБ/юристами
10.11. Сквозной контроль данных
10.12. Карта рисков и план устранения

11.1. Архетипы потребителей данных
11.2. Канва истории: контекст → инсайт → действие → эффект
11.3. Практикум: one‑pager для топ‑менеджмента
11.4. Визуализация сложных идей просто
11.5. Nudge‑механики
11.6. Релизы отчётности и «витрина» инсайтов
11.7. Обратная связь и uptake
11.8. Обучение пользователей
11.9. Каталог типовых слайдов
11.10. Доклад для Совета директоров
11.11. Управление ожиданиями
11.12. Репозиторий кейсов

12.1. Выбор реального кейса
12.2. Диагностика зрелости и данных
12.3. Карта метрик и целевых панелей
12.4. Быстрые пилоты: attrition/time‑to‑fill
12.5. План DG и качества на 90 дней
12.6. Архитектура интеграций и roadmap
12.7. Политики/локальные акты (черновики)
12.8. Экономика и ROI‑модель
12.9. Риски/этика/коммуникации
12.10. Презентация для СЕО/Совета
12.11. Бэклог экспериментов на 2 квартала
12.12. Индивидуальная обратная связь и growth‑план

Стоимость обучения

~~19 600 ₽~~ 9 800 ₽

Рассрочка 0%. Партнёрам ИНТехнО — специальные условия.

Формат обучения и практика

Воркшопы, кейсы, «живые» ноутбуки/шаблоны.
Артефакты: карта систем/интеграций, регламент DG, словарь метрик, прототип дашбордов, шаблон attrition‑модели, регистр экспериментов, пакет локальных актов.
Итог: «пакет внедрения» People Analytics под реальный кейс.