| Ders Kodu: | MNG034 | ||||
| Ders İsmi: | Digital Human Resources and Data Analytics | ||||
| Ders Yarıyılı: | Güz | ||||
| Ders Kredileri: |
|
||||
| Öğretim Dili: | Türkçe | ||||
| Ders Koşulu: | |||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||
| Dersin Türü: | Bölüm/Program Seçmeli | ||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üy. FATİH KİRAZ | ||||
| Dersi Veren(ler): |
Öğr. Gör. AP STAFF 1 Dr. Öğr. Üy. FATİH KİRAZ |
||||
| Dersin Yardımcıları: |
| Dersin Amacı: | Öğrencilere, İnsan Kaynakları alanındaki yeni teknoloji ve uygulamaları aktarmak ve veri ile çalışma yetkinliği kazandırmak |
| Dersin İçeriği: | Literatür Örnekleri, Gerçek İş Hayatı Uygulamaları, İK Metrikleri ve Raporlaması, İK İş Zekası Uygulamaları, Raporlama Teknikleri, Veri görselleştirme, temel istatistiki analiz, veri uygulamaları, veri analitiği çalışmaları alanlarında uygulamalar |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) İnsan Kaynakları alanında kullanılan güncel teknolojileri öğrenmek 2) Veri analizi ve Raporlama tecrübesi edinmek 3) İnsan kaynakları alanında İş Zekası çözümleri kullanabilmek |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | • İnsan Kaynakları Bilgi Sistemleri • Dijital Dünyada İK Uygulamaları • Dünyadan ve Türkiye’den Dijital Örnekler • Raporlama ve Strateji İlişkisi • İK Metrik ve KPI Farklılıkları • İnsan Kaynaklarında Global İK KPI Seti | |
| 2) | • İnsan Kaynakları Raporlaması ve Ölçümleme • En sık ölçümlenen İK Metrikleri • Saratoga Kriterleri İncelemesi • Vaka Çalışmaları | |
| 3) | • İK Dashboard Raporlama Çalışması • İnsan Kaynaklarında Tanımlayıcı Analitikler • T.A.T.O Yöntemi ile Raporlama Teknikleri • Uygulama:İK Aylık Raporlama Uygulama Çalışması | |
| 4) | • Büyük Veri ve İK • Analytics 1.0, 2.0 ve 3.0 • İK Raporlama Örnekleri • Veri Konsolidasyon Çalışmalarında Şirketlerin Yaşadığı Zorluklar • İK Dimension ve Fact Çalışması • Aylık, 3 aylık, Yıllık İK Raporlamaları | |
| 5) | • İK İş Zekası - Microsoft PowerBI | |
| 6) | • İnsan Kaynakları Veri Görselleştirme | |
| 7) | İK Üst Yönetim raporlama sunumu | |
| 8) | • Temel İK İstatistiki Analizler | |
| 9) | • Yapay Zeka ve İK Örnek Uygulamaları • İnsan Kaynaklarında Nesnelerin İnterneti (IOT) Kullanımı | |
| 10) | • Korelasyon, Dağılım, Histogram ve iş uygulamalarında kullanımları | |
| 11) | • İK’da Veri Analitiği • İK’da Karar Alma Destek Sistemleri | |
| 12) | • Robotik Proses Otomasyon (RPA) Kavramlar • İnsan Kaynaklarında RPA Kullanım Örnekleri | |
| 13) | • İş gücü Tahminleme Çalışmaları (Workforce Analytics) | |
| 14) | • R kodlama dili ile örnek bir İK Analitiği Çalışması | |
| 15) | Final sınavı |
| Ders Notları / Kitaplar: | Öğretim elemanı tarafından paylaşılan güncel sunum, bağlantı ve kodlar Updated presentations, links, and codes provided by the instructor |
| Diğer Kaynaklar: | Öğretim elemanı tarafından paylaşılan güncel sunum, bağlantı ve kodlar Updated presentations, links, and codes provided by the instructor |
| Ders Öğrenme Kazanımları | 1 |
2 |
3 |
|---|---|---|---|
| Program Kazanımları |
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |
| Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Projeler | 1 | % 50 |
| Final | 1 | % 50 |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Aktiviteye Hazırlık | Aktivitede Harcanan Süre | Aktivite Gereksinimi İçin Süre | İş Yükü | ||
| Ders Saati | 14 | 0 | 3 | 42 | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 0 | 2 | 28 | |||
| Proje | 1 | 0 | 20 | 20 | |||
| Final | 1 | 33 | 2 | 35 | |||
| Toplam İş Yükü | 125 | ||||||