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Programación en RRHH: 5 proyectos de People Analytics con Python

En un contexto empresarial de rápida evolución como el de hoy en día, las organizaciones necesitan aprovechar el poder de los datos para tomar decisiones informadas y obtener una ventaja competitiva. Uno de los ámbitos en los que las perspectivas basadas en datos se han vuelto cada vez más vitales, es en la gestión de recursos humanos: comprender el comportamiento, el compromiso y el rendimiento de los empleados es clave para construir una fuerza laboral próspera.

En este sentido, People Analytics, que aprovecha técnicas avanzadas de análisis de datos para abordar los desafíos de RRHH, se ha posicionado como una herramienta fundamental para las empresas que buscan optimizar la gestión del talento y crear equipos de alto rendimiento. Una de las herramientas principales en esa misión, es Python.

Como el lenguaje de programación preferido para la ciencia de datos, Python ofrece un ecosistema sólido de bibliotecas y marcos que lo convierten en una opción natural para proyectos de People Analytics. Con su versatilidad y facilidad de uso, Python permite a los profesionales de RRHH y analistas de datos explorar, visualizar y modelar conjuntos de datos de empleados, descubriendo información valiosa para impulsar la toma de decisiones estratégicas. En este artículo, exploraremos una serie de posibles implementaciones de programación para análisis de datos en RRHH que demuestran su potencial para transformar la gestión de recursos humanos en diferentes industrias.

A continuación, te presentamos 5 proyectos de People Analytics que pueden desarrollarse con Python:

Análisis de Redes Organizacionales (ONA):

ONA es una técnica utilizada para estudiar las relaciones, patrones de comunicación y redes informales dentro de una organización. Puedes utilizar Python para recopilar y analizar datos de diversas fuentes (correos electrónicos, registros de chat, encuestas) y luego visualizar la red utilizando bibliotecas como NetworkX, igraph o Gephi.

Análisis de Sentimiento en Comentarios de Empleados:

Utiliza técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para analizar los comentarios de los empleados, como respuestas abiertas en encuestas o evaluaciones de desempeño. Puedes usar bibliotecas de Python como NLTK, TextBlob o spaCy para preprocesar y analizar los datos de texto y así identificar el sentimiento, temas comunes y áreas de mejora.

Predicción de Rotación de Personal:

Construye un modelo predictivo para identificar a los empleados en riesgo de abandonar la organización. Puedes usar las bibliotecas de aprendizaje automático de Python como scikit-learn, TensorFlow o XGBoost para preprocesar datos, diseñar características y entrenar un clasificador utilizando datos históricos de rotación y atributos de empleados (por ejemplo, antigüedad, rol, desempeño, compromiso).

Análisis de Compromiso de Empleados:

Evalúa el compromiso de los empleados analizando datos de diversas fuentes, como encuestas, actividad en redes sociales y herramientas de colaboración interna. Puedes utilizar las bibliotecas de manipulación de datos de Python como pandas y NumPy para limpiar, preprocesar y agregar datos. Luego, aplica técnicas de aprendizaje automático como agrupamiento o análisis de componentes principales (PCA) para descubrir patrones y tendencias. Visualiza los resultados con herramientas como Matplotlib, Seaborn o Plotly para obtener información sobre los factores que influyen en el compromiso e identificar oportunidades de mejora.

Análisis de Brechas de Habilidades:

Identifica las brechas de habilidades dentro de la organización analizando descripciones de puestos, perfiles de empleados y evaluaciones internas de habilidades. Utiliza técnicas de NLP para extraer y comparar información relacionada con habilidades de diferentes fuentes, y luego visualiza los resultados para apoyar la planificación estratégica de la fuerza laboral. Las bibliotecas de Python como gensim o BERT pueden ayudar con la vectorización de texto y cálculos de similitud.

Conclusión

En resumen, Python se ha consolidado como una herramienta poderosa y versátil para abordar proyectos de People Analytics, facilitando a las organizaciones el análisis de datos de empleados y la toma de decisiones informadas en el ámbito de los recursos humanos.

Al aprovechar el poder de este lenguaje de programación, los profesionales de RRHH pueden obtener información valiosa sobre la dinámica de la fuerza laboral, el compromiso, la diversidad, el desempeño y las brechas de habilidades, lo que permite desarrollar estrategias eficaces para mejorar la gestión del talento.

A medida que las organizaciones continúan evolucionando y enfrentando nuevos desafíos, es fundamental que los profesionales de recursos humanos y los líderes empresariales sigan explorando y aplicando nuevas metodologías basadas en datos para impulsar el éxito y el crecimiento de sus equipos.

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