✅ Фундамент: HR-метрики и операционная аналитика. На этом этапе изучаются ключевые метрики эффективности HR-процессов (time-to-fill, cost-per-hire, HR service ticket volume). Также рассматривается связь этих метрик с бизнес-показателями, чтобы на любую цифру можно было ответить, как она влияет на выручку и прибыль. Рекомендуются курсы "HR-аналитика для управления данными" от НИУ ВШЭ и программы на платформах Coursera.
✅ Стратегия и проектирование отчётности
Сотрудник учится выявлять потребности стейкхолдеров, переводить запросы в понятные аналитические задачи и проектировать самообновляемые дашборды. Для этого он должен овладеть инструментарием ETL (извлечение, преобразование, загрузка), чтобы собирать данные из различных HR-систем (1С:ЗУП, ATS, ITSM) и готовить их к анализу.
✅ Hard skills и инструменты
• Статистика и Аналитика: Уверенное знание методов автоматизации сбора и очистки данных, их описательной и прогнозной статистики (регрессия, кластеризация) для построения прогнозных моделей.
• Визуализация и BI: Продвинутое владение Power BI и/или Tableau для построения интерактивных дашбордов и грамотного сторителлинга, а также создание сложных формул и механизмов расчета в Excel/Power Query для разведочного анализа .
• Инструменты запросов и работы с базами данных: Навык написания сложных SQL-запросов для извлечения данных из операционных HR-систем (HRIS) и хранилищ, а также базовые представления о методах машинного обучения для прогнозирования рисков.
✅ Итоговая аттестация
В качестве подтверждения квалификации специалист получает реальный датасет HR-операций (например, логи сервисных запросов, данные по текучести). Задание включает полный цикл анализа: от очистки и объединения данных (ETL+SQL), построения EDA, прогнозной модели вероятности увольнения и её валидации до разработки ключевых дашбордов для руководства в Power BI и формулировки бизнес-рекомендаций.