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人力资源解析课程

人力资源解析课程可以帮助您学习数据收集技巧、统计分析、劳动力规划和员工绩效指标。您可以培养解读数据趋势、创建 Dashboard 和做出数据驱动决策的技能,从而提高员工的参与度。许多课程都会介绍用于数据操作的 Excel、用于 Visualization 的 Tableau 和用于管理员工数据的 HRIS 系统等工具,展示这些技能如何优化人才管理和提高组织效率。


热门人力资源解析课程与认证


  • 状态:预览
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    T

    The State University of New York

    实用时间序列分析

    您将获得的技能: 模型评估, 时间序列分析和预测, 预测, 数学建模, 软件安装, 数据分析, 相关性分析, 统计建模, 统计推理, 统计分析, 描述性统计, 数据可视化, R 语言程序设计(中文版), 概率与统计

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1737 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    T

    The State University of New York

    大数据、基因和医学

    您将获得的技能: 分类算法, 预测建模, 数据预处理, 分子生物学, 大数据, 生物信息学, 统计分析, 生物医学技术, 功能工程, 数据挖掘, R 语言程序设计(中文版), 分析, 健康信息学

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    286 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    V

    Vanderbilt University

    Advanced Prompt Engineering for Everyone

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation, Prompt Patterns, Generative AI, ChatGPT, AI Personalization, Anthropic Claude, LLM Application, Large Language Modeling, Artificial Intelligence, Context Management, Model Evaluation, Data Analysis, Verification And Validation

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    477 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California, Irvine

    数据科学基础

    您将获得的技能: 数据战略, 数据科学, 模型评估, 商业分析, 数据伦理, 预测建模, 云计算, 回归分析, 社交媒体, 异常检测, 预测分析, 分析技能, 无监督学习, 自然语言处理, 统计分析, 数据挖掘, 文本挖掘, 分析, 监督学习, 决策树学习

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    259 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费
    免费
    C

    Coursera

    Scripting with Alteryx: Python and R for Advanced Workflows

    您将获得的技能: Alteryx, Predictive Modeling, People Analytics, Scripting, R Programming, Predictive Analytics, HR Tech, Data Science, Advanced Analytics, Scripting Languages, Trend Analysis, Data Preprocessing, Data Integration, Exploratory Data Analysis, Applied Machine Learning, Data Manipulation, Data Visualization Software, Data Analysis, Model Evaluation, Machine Learning

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:免费试用
    免费试用
    C

    Coursera

    数据分析师的 GenAI

    您将获得的技能: AI 产品战略, 数据转换, 机器学习算法, 高级分析, 数据预处理, 生成式人工智能, 负责任的人工智能, 预测分析, 数据分析, 分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    18 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Pennsylvania

    沃顿商学院商业与金融建模毕业设计

    您将获得的技能: 商业分析, 定量研究, 投资组合管理, 财务分析, 业务建模, Microsoft PowerPoint, 回归分析, 微软Excel, 数据建模, 投资管理, 投资组合风险, 金融建模, 演讲, 财务数据

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    518 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Coursera

    面向所有人的 GenAI

    您将获得的技能: AI 产品战略, 数据伦理, 信息隐私, 批判性思维, 人工智能, 生成式人工智能, 负责任的人工智能, AI 赋能, 创造性地解决问题, 人力资源技术, 营销

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    127 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    数据工程顶点项目

    您将获得的技能: IBM Cognos 分析, Apache Spark, 大数据, MySQL, MongoDB, 数据管道, 数据分析, IBM DB2, Python 程序设计, 数据仓库, 数据架构, SQL, 数据库, 关系数据库, 应用机器学习, PostgreSQL, 数据库设计, 统计报告, NoSQL, 摘录

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    131 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    Imperial College London

    数字健康

    您将获得的技能: 医疗程序和 Regulator, 模型评估, 数据伦理, 卫生系统, 临床数据管理, 远程保健, Agile 方法论, 健康技术, 医疗保健, 数据可视化软件, 健康差异, 公共卫生, 以用户为中心的设计, 电子病历, 分析, 数字化转型, 数字扫盲, 健康信息学, Tableau 软件, 互操作性

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    340 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    使用 Scala 和 Spark 进行大数据分析

    您将获得的技能: 数据持久性, Apache Spark, 数据处理, 大数据, 数据操作, 数据分析, SQL, 分布式计算, 性能调整, Scala 编程

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2597 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    SAP

    了解企业系统环境

    您将获得的技能: 企业资源规划, 客户体验战略(CX), 云计算, 数据科学, 云计算架构, 微服务, ABAP RESTful 编程模型(RAP), 应用程序开发, 网络安全, 企业架构, 数字化转型, 系统设计与实施, 软件即服务, 分析, 商业技术, 商业分析, SAP 应用软件, SAP S/4HANA

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    229 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 hr analytics 课程

  • 实用时间序列分析: The State University of New York
  • 大数据、基因和医学: The State University of New York
  • Advanced Prompt Engineering for Everyone: Vanderbilt University
  • 数据科学基础: University of California, Irvine
  • Scripting with Alteryx: Python and R for Advanced Workflows: Coursera
  • 数据分析师的 GenAI: Coursera
  • 沃顿商学院商业与金融建模毕业设计: University of Pennsylvania
  • 面向所有人的 GenAI: Coursera
  • 数据工程顶点项目: IBM
  • 数字健康: Imperial College London

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