【1/19高雄場】大數據人力資源管理師認證班-中華人事主管協會

1、以淺顯易懂的方式讓不懂程式設計的HR也能清楚了解大數據分析。

2、現場實際操作學習程式設計：從基本的開發環境與語法結構開始，進而學會撰寫網頁資料擷取程式。

1/19【上午】大數據來臨的思維轉變

■ 講師：協會講師群

一、「大」數據有多「大」

二、大數據的「大」特徵

三、大數據的「大」作用

四、大數據的「大」問題

五、大數據的思維轉變

六、大數據案例─HR的好幫手：Acxiom公司

七、大數據的應用模式分類─HR能做的思考

八、結論

1/19【下午】大數據對HR的具體思考及影響

■ 講師：協會講師群

一、大數據計畫的啟動

二、資料科學

三、資料分析工具箱對於HR的影響

四、大數據分析流程

五、應用於HR的大數據策略思考

六、應用於HR的大數據價值創造流程

七、結論

2/16【上午】Python程式設計基礎

■ 講師：協會講師群

★本堂課程請務必記得攜帶筆記型電腦（MacBook適用），以利課堂中實務演練，不能使用平板/ iPad。

一、開啟HR的程式腦

二、大數據程式語言Python簡介

三、Python開發環境安裝與介紹

四、變數

五、資料型態與輸出入

六、運算子

七、運算式

八、結論

2/16【下午】Python程式設計應用

■ 講師：協會講師群

一、幫助HR進行問題解決的流程圖

二、演算法一點都不難

三、HR能應用的判斷結構

四、薪資程式自己寫

五、HR需瞭解的網路服務與HTML

六、HR也能進行網頁資料擷取

七、結論

2/23【上午】從HR專業與實務應用角度看AI與大數據

■ 講師：協會講師群

一、從企業角度的數位革命談起

二、企業經營管理的思維革命

三、企業的數位化策略

四、數位化潮流下的HR

五、HR實務應用角度的大數據 

六、實務應用問題討論

七、結論

2/23【下午】AI與大數據時代下的招募遴選

■ 講師：協會講師群

一、招募角度的大數據與AI

二、從企業預算制度開始

三、大數據與人力規劃/人力預算

四、履歷篩選與招募面談運用

五、AI/大數據與應徵者評選

六、實務應用問題討論

七、結論

3/9【上午】AI與大數據時代下的獎金制度操作

■ 講師：協會講師群

一、一般獎金制度的問題

二、大數據與激勵工具/效果分析

三、大數據與員工激勵

四、大數據結合獎金機制/制度設計

五、實務應用問題討論

六、結論

3/9【下午】AI與大數據時代下的薪酬福利

■ 講師：協會講師群

一、從薪酬福利的基礎架構談起

二、薪酬福利面對哪些限制？

三、數位化浪潮下的薪酬福利

四、數位化浪潮下的顛覆傳統思維

五、薪酬福利的多元化設計

六、薪酬福利與員工服務方案

七、實務應用問題討論

八、結論

3/16【上午】AI與大數據時代下的訓練發展

■ 講師：協會講師群

一、數位化趨勢下的訓練發展革命

二、AI與大數據下的移動學習

三、AI與大數據下的微學習

四、學習動機與學習歷程

五、學習社群與學習革命

六、實務應用問題討論

七、結論

3/16【下午】AI與大數據時代下的員工職涯發展

■ 講師：協會講師群

一、以心理學的“個別差異”為起點

二、職涯發展只有職涯路徑？？顛覆對職涯發展的傳統思維

三、職涯發展對HR的挑戰性

四、AI與大數據下的職涯規劃？

五、自我分析評估下的職涯規劃

六、諮商輔導角度的職涯規劃

七、訓練發展角度的職涯發展

八、實務應用問題討論

九、結論

3/22【上午】AI與大數據時代下的員工績效管理大挑戰

■ 講師：協會講師群

一、廢除績效？從績效管理的價值談起

二、主管在意的是獎金/調薪、還是績效？

三、績效管理大革命後的創新思維

績效管理/考核的重新定位

數位化浪潮下的績效管理/考核？

四、大數據與主管績效管理

五、實務應用問題討論

六、結論

3/22【下午】AI與大數據時代下的人才管理與接班人計劃

■ 講師：協會講師群

一、誰才是如假包換的關鍵人才？

二、誰才是對的接班人？

三、從人才管理機制建構開始

四、哪些標準似是而非、以訛傳訛？

五、大數據與人才管理

六、大數據與全方位人才訓練發展機制

七、選擇對的人才驗證機制

八、實務應用問題討論

九、結論

3/29【上午】AI與大數據時代下的員工關係

■ 講師：協會講師群

一、思索EAP以外的員工關係

二、重新釐清與定義員工關係

三、員工關係須蒐集哪些數據？─從生心理分析談起

四、員工關係相關活動大數據

五、實務應用問題討論

六、結論

3/29【下午】AI與大數據時代下的離職管理/離職預測

■ 講師：協會講師群

一、企業所關心的離職

二、換個角度看離職

三、健康離職率的思考

四、大數據與員工離職原因

五、員工離職徵候的大數據分析

六、哪些數據可能預測員工離職？

七、實務應用問題討論

八、結論