HRデータサイエンティスト育成WG

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HRデータサイエンティスト育成ワーキンググループ

HRテクノロジーコンソーシアム(LeBAC)では、新たに「HRデータサイエンティスト育成ワーキンググループ」(Jupyterによる人事データ分析のプラットフォーム化の推進)を結成しました。10/14にLeBAC本部にて、有識者に集まっていただき検討会を行いました。今後はLeBAC会員有志にご参加頂き、研究会の方向性についてディスカッションしていきたいと思います。

HRデータサイエンティスト育成ワーキンググループ

グループリーダー:館野昌一 LeBAC上席研究員((合)見える化研究所)
参加対象者:人事、HR関係者→対象となる人 処理過程を知っておきたい人
とりあげる分析対象・方向:採用、適材適所、人材マッチング、ワークフォース分析、意識調査

◆データサイエンスの観点から現在の人事の良い点と悪い点
世の中の変化の原点にデジタル化がある。人事部のこれまでの経験や勘は必要である。それが分析や対策においていいアイデアにつながる。人事部担当が人事にかかるこれまでの経験や勘があるなら、その点においてはデータサイエンティストの資質を持っている。

◆本WGの特徴としたいこと
①知識・スキル
分析プロセスを見せ、その結果のグラフ表示が何を意味し、 どんな解釈(仮説)が成り立つのかを具体的に説明する
②モチベーションや使命感あるいは危機感
Excelからの導入でわかりやすく
③自己効力感(自分はできるという思い(自信))
Aha!体験(解った!)ができる。

◆WG活動でめざすこと(候補)あくまでもアイデアです。
以下の活動により、Jupyterの使えるデータサイエンティストを育成する。

1.統計処理(記述統計、推測統計(数量化理論))の実習による学習
比例尺度、間隔尺度、順序尺度、名義尺度
2.機械学習の実習による学習
教師あり、教師なし、テキストマイニング
3.上記分析結果の見える化
4.人事データなど、企業で必要とされるデータサイエンスの実習による学習
5.計算の処理フローを記述したノートブックの共同作成
6.あらかじめ計算の処理フローを設定してあるノートブックの提供