台北第4期 葉錦宏
假若人力資源數據分析管理師認證班的課堂是一道菜,那麼蘭老師就像是那米其林三星廚師,他不會告訴你這道驚豔菜色是用什麼做出來的,但他會讓你學會如何做出屬於自己的拿手菜,這是老師希望傳遞與傳承給學員的:不是待著給答案,而是要自己嘗試找答案,找出最適合自己公司人資部的答案。
課堂初期,或許有部份同學和我一樣有相同的感受:老師怎麼都在說明「數據」是什麼?為何不跟我們說要如何做分析?該用什麼工具做分析?哪些數據是對人資最重要的?為何一直在說明觀念和邏輯?在此,以個人的課堂學習歷程分享給下屆的學員們,蘭老師的課一定要耐心聽下去,因為以上的問號皆在課堂的中後期讓你改觀。
課堂中後期,蘭老師漸漸以引導及互動方式探索學員們的認知程度,也讓學員們在分組討論與開放式問答打開封閉視野,更經由來自各產業的精英人資對所遇的問題一針見血的回覆,隨後並加以說明,使學員們時有當頭棒喝、時有點頭如搗蒜。
老師將人資六大區塊逐一拆分講解,並依人資以不同面向看待各區塊數據分析應用的觀念、態度與做法,最後,每位學員的數據簡報分享後,老師也會不吝指導不足之處或讚賞學員的創新思維。
這課程不僅讓很少接觸數據分析的我有更完整的觀念與架構,更啟發了我對各區塊可以用何種的方向及數據提供給公司更有效益的分析建議,謝謝老師也謝謝同期來自不同產業的人資同學。
台北第4期 黃意涵(星醫美學股份有限公司)
【報名契機】
近期因AI 聊天機器人ChatGPT問世,周遭熱烈地討論關於人工智慧AI於工作上的運用與改變,這讓我對數據分析開始萌生疑問,於是報名此課程。
【課程內容】
第一堂課的開頭,蘭老師清楚地說明,本次課程並不會教導分析工具的操作,不需要攜帶筆電,為期兩個月的課程是從數據思維建立開始,每週透過人資五大領域,鉅細靡遺地從淺至深教導關鍵數據的來源與分析(例如:領先指標、落後指標與提供前瞻性的處方型解決方式),教學過程中,老師亦會運用自身心理學的專業,分享過去從業時期發生的實務經驗及舉例分享,並適當地透過問答或分組討論的方式,讓學員思考問題與解決方法。最後一週,亦有各同學上台報告環節,更能將所學直接予以運用。
【結論】
除了學習到數據思維,兩個月的課程中,老師也會不吝分享目前各國或知名企業的人資相關資訊,以及同學們藉由討論的過程中,能更增廣各產業的眼界,讓自我格局與看待事情的高度不同。除了上述的收穫,其中令我印象深刻的是同學分享在這課程中「找回人資的熱誠」。
此認證班的課程內容,很適合在人資領域已累積些經歷的學員,可以學習到數據分析的思維及運用;另外,也十分推薦,當在人資這領域迷惘的夥伴,需要找回熱誠的你/妳。
台北第2期 李怡萱(交通運輸業)
參與這個認證班受益良多,課堂上老師導入了很多國外人資管理的新觀念,例如行動式的績效管理取代傳統考核…等等,每上完一堂課就會有些啟發。隨著科技的日新月異,國內外企業亦持續創新及轉型,人資的角色慢慢從行政庶務轉型為人才規劃與培育,這一系列的課程不是教大家統計分析的工具或方法,老師會分別於招募、薪酬福利、訓練發展、績效管理、員工關係的工作中,融入數據分析的概念,激發學生去思考如何在實務上運用。所謂的「數據」分析其實不是只有數字而已,很多非結構化的資料也是數據的來源,透過課程你可以了解以往大家未曾注意或疏忽的事情。數據的累積需要時間,資料收集得越多,預測模型才會越準確。上完課後,會培養出以「數據分析」來思考的習慣,人資工作者如果具備數據分析的能力,可以事先覺察關鍵人才有離職的念頭,進而提早應對處理,亦或是透過分析結果,優化招募管道、流程及工具,協助企業找到適職員工,讓人資管理更有效率。
另外,因為課堂上的學員來自不同產業別,透過討論活動或下課的交流,可以吸取不同產業別人資的經驗,同樣的問題各公司考量的面向或處理的方式都會有些許不同,在與同學的互動交流中其實也獲益良多。
最後的認證考試,其實也是檢視自己對於課程內容吸收的多寡,在報名課程前心裡都會有一個來上課的目的或是想解決的問題,在準備認證考試的過程中,會有感目前的業務還有很多優化的空間、有些數據必須重新蒐集累積,也會知道目前碰到的問題未來可以透過什麼數據去分析。報告結束後老師及同學的講評也有助於釐清在數據分析上的盲點,整體來說是個很棒的課程,推薦給想在人資領域上創造更多價值的你。
台北第2期 黃婷偉
人力資源數據分析管理師認證班是一門很扎實的課程,以數據分析為主軸運用在HR各環節,並利用數據分析後的結果提供管理階層進行決策。
蘭老師由淺入深帶領學員認識何謂數據,及透過課堂中與其他學員討論進行經驗交流收穫良多。期末口試更是實踐本門課學習的知識,也獲得老師與學員的寶貴建議。
最後謝謝 蘭老師細心教導,讓42小時的課程學習充實,期待未來可實際運用到更多實務工作中。
台北第1期 吳宗學(匯豐汽車)
這堂課對我來說最大的收穫,是重新定義「數據」一詞的意義,讓我能從不同的角度、有系統地去進行數據的蒐集及分析。
在課堂中,蘭老師運用其豐富的人資實務經驗,讓學員們了解到如何在HR不同Function中,從哪些角度去思考數據的運用才會比較有效,而非受限於以往的「人事數據」框架。在上課的過程中,也會有大量的討論與分享,可以使學員們了解到不同產業HR人員的觀點,其中也不乏許多可以帶回公司做為日後研究的課題。
這堂課主要是在學習HR數據的大架構與思考方式,而非單純的技術分析教導。在未來大數據的趨勢之下,除了後端的技術分析之外,HR應該要擔綱起數據蒐集及分析的指導者,才能使企業擁有正確且有意義的人力數據,進而發展出有效的人力政策。
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