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Restringido
Aplicación de la analítica de recursos humanos en un subproceso de talento humano para un caso de estudio del sector minero energético
| dc.contributor.advisor | Calvo López, John Pablo | |
| dc.contributor.advisor | Franco Franco, Carlos Alberto | |
| dc.creator | Ávila González, Adriana Alexandra | |
| dc.creator.degree | Magíster en Business Analytics | |
| dc.date.accessioned | 2023-06-30T21:23:50Z | |
| dc.date.available | 2023-06-30T21:23:50Z | |
| dc.date.created | 2023-06-09 | |
| dc.description | En este documento se presenta la aplicación de la analítica de recursos humanos en el subproceso de compensación laboral de talento humano para un caso de estudio del sector minero energético, de tal manera que se cuente con un esquema que facilite el planteamiento de propuestas y la toma decisiones alineadas con la estrategia de talento humano y que contribuyan con la atracción, fidelización y desarrollo del personal. Este proyecto se desarrolló bajo la metodología Cross Industry Standard Process for Data Mining - CRISP-DM, en donde se podrá identificar la aplicación del marco de trabajo SCRUM, gobernanza de sistemas de información, gestión del ciclo de vida analítico, visualización de datos, y técnicas descriptivas y predictivas. | |
| dc.description.abstract | This document presents the approach of human resources analytics in the sub-process of labor compensation of human resources in a case study of the energy and mining sector with the purpose of getting a scheme that helps the proposal formulation and decision-making process aligned with the strategy of the case study and looking for the staff’s attraction, loyalty, and development. We will use the Methodology Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), where we identify the application of the SCRUM framework, governance of information systems, analytics life cycle management, data visualization, and descriptive and predictive techniques. | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.48713/10336_39999 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/39999 | |
| dc.publisher | Universidad del Rosario | |
| dc.publisher.department | Escuela de Administración | |
| dc.publisher.department | Escuela de Ingeniería, Ciencia y Tecnología | |
| dc.publisher.program | Maestría en Business Analytics | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
| dc.rights.accesRights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | |
| dc.rights.acceso | Bloqueado (Texto referencial) | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.source.bibliographicCitation | Agarwal, N. (2019). Getting started with Gradient Boosting Machines—Using XGBoost and LightGBM parameters. Nityesh. https://www.nityesh.com/gradient-boosting-machines-intro/ | |
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| dc.source.bibliographicCitation | Vulpen, E. van. (2016). Predictive Analytics in Human Resources. AIHR. https://www.aihr.com/blog/predictive-analytics-human-resources/ | |
| dc.source.instname | instname:Universidad del Rosario | |
| dc.source.reponame | reponame:Repositorio Institucional EdocUR | |
| dc.subject | Analítica | |
| dc.subject | Compensación laboral | |
| dc.subject | Recursos humanos | |
| dc.subject.keyword | Analytics | |
| dc.subject.keyword | Labor compensation | |
| dc.subject.keyword | Human resources | |
| dc.title | Aplicación de la analítica de recursos humanos en un subproceso de talento humano para un caso de estudio del sector minero energético | |
| dc.title.TranslatedTitle | Approach of human resources analytics in the sub-process of human resources in a case study of the energy and mining sector | |
| dc.type | bachelorThesis | |
| dc.type.document | Trabajo de grado | |
| dc.type.spa | Trabajo de grado | |
| local.department.report | Escuela de Administración | |
| local.department.report | Escuela de Ciencias e Ingeniería |
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