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• HR 관련 업무를 하고 있는 사람들 중에 데이터 기반의 인사관리라는 말을 들어보지 못한 사람이 있을까? 데이터 기반의 인사관리가 중요하다는 말은 셀 수 없이 여러 번 들어보았을 것이다. 그렇다면 그 중요한 데이터 기반의 인사관리를 명쾌하게 설명할 수 있는가? 자신 있게 말할 수 있는 사람은 훨씬 적을 것이다. 막연히 수학 기호들이 떠오르고, 복잡한 표, 멋진 그래프들만 추상적으로 떠오르지는 않는가? 이 책은 우리 머릿 속에 있던 막연한 내용들을 다양한 사례를 통해 현실에서 데이터 기반의 인사관리가 어떻게 이루어지는지를 보여주고, 동시에 예제 데이터를 통해 실제 분석을 수행해 보고 해석할 수 있도록 도와준다. 책의 내용들을 차근차근 따라하다 보면 어느샌가 People Analytics의 전문가가 된 본인을 발견하게 될 것이다.
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• 4차 산업혁명 시대, 그 어느 때보다 데이터에 대한 관심이 높은 때입니다. 많은 사람들이 데이터 기반의 인사관리를 이야기하지만, 그 실체를 명확하게 이야기 할 수 있는 사람은 드뭅니다. 막연히 더 객관적일 것이고 만능으로 문제를 해결해 줄 도구로 생각하고 계시지는 않았나요? 이 책은 People Analytics가 어떻게 이루어지는지 궁금하신 분들을 위해 만들어진 가이드북입니다. 이 책이 소개하는 내용들을 차근차근 따라오시다 보면 실제 현장에서 활용되고 있는 분석은 어떤 것들이 있는지, 분석 기술보다 더 중요한 것은 무엇인지를 이해하실 수 있습니다. 특히 책 후반부에서 다루고 있는 통계적 지식들을 차근차근 익히시다 보면 어느새 People Analytics 전문가로 발돋움 하실 수 있을 것입니다. 이 책을 눈으로만 읽으셔도 좋지만 한 걸음 더 나아가기를 희망하시는 분들이라면 꼭 손으로도 이 책을 읽어보셨으면 좋겠습니다. 가정용 pc나 노트북으로도 충분히 분석을 수행할 수 있습니다. 부디 이 책이 독자 여러분의 People Analytics 여정의 요람이자 이정표가 되면 좋겠습니다.
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• 들어가며 1. Digital Transformation 시대의 HR 역할과 변화 01 내 일자리가 사라진다고?! 02 디지털 전환 시대의 HR 03 디지털 전환에서 인재 전환으로 04 글로벌 사례: 독일 기업의 Digital Transformation 2. 데이터로 보는 인사 이야기 I-채용 01 들어가며: 객관적이고 싶은 당신에게 02 AI를 통한 채용:People Analytics의 공약불가능성 03 선발을 위한 예측 모델링 3. 데이터로 보는 인사 이야기 II-리더십 01 탁월한 리더를 찾아서 02 DT 시대의 리더십? 공유리더십! 03 데이터로 보는 After COVID-19 리더십 1 04 데이터로 보는 After COVID-19 리더십 2 05 데이터로 보는 After COVID-19 리더십 3 4. 데이터로 보는 인사 이야기 III-직원 경험 01 직원들이 일하고 싶은 공간은? 02 어떤 회사를 선택해야 하는가? 03 일자리에 대한 단상 04 일 잘하는 팀의 특성[소셜 네트워크] 05 현지 직원은 왜 그만둘까? 06 VR을 이용한 상황판단검사 5. People Analytics, 한 걸음 더 들어가기 01 가설검정과 예측의 차이점 02 베이지안 통계의 이해 6. People Analytics 시작하기 01 People Analytics 국내현황 7. R로 함께하는 데이터 이...야기 01 회귀분석으로 본 데이터 이야기 02 조건부확률로 본 데이터 이야기 나오는 글 참고자료
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• 인사가 만사라는 말이 있다. 회사 생활에서 인사의 중요성을 보여주는 대표적인 말이다. 때로는 효율적이고 논리적으로 보이기도하지만, 한편으론 주먹구구 식으로 이루어지는 것은 아닐까 의심스러운 인사관리, 실제로는 어떻게 이루어지고 있을까? 과거 면접관들 사이에 관상가가 있다는 우스개 소리가 있었는데, 4차 산업혁명을 맞이하여 ‘AI와 빅데이터 활용’이라는 말이 관용어로 변해버린 지금 HR의 역할은 어떻게 변화하고 있는가? 4차 산업혁명 시대 여러 일자리가 AI에 의해 대체된다는 이야기가 들린다. 과연 내 직업은 살아남을 수 있을까? 혹시 모든 인사도 AI가 담당하게 되어 억울한 일이 없어지고 비정한 인사고과만 남는 것은 아닐까? COVID-19 이후로 사회가 많이 변화했다. 포스트 코로나 시대의 리더십은 어떤 모습이며, 어떤 모습이여야 할까? 변화한 세상에서 직원들의 경험은 어떻게 구성될까? 다양한 데이터를 통해 사례들을 살펴보자. 실무 상황에서 데이터를 바탕으로 의사결정을 해야하는 상황들이 닥친다면 어떨까? 앞서 살펴본 내용들은 참 스마트하고 멋져 보였는데.. 나도 혼자서 분석해보고 의사결정을 내릴 수 있을까? 통계 분석 프로그램인 R을 활용하여 People Analytics가 어떻게 이루어지는지 실제로 확인해보자.
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• Steven Kim [저]

• 통계학 박사이다. 통계학자(統計學者). 한자 그대로 숫자(데이터)를 합치고 계산하는 방법을 공부하고 배우는 사람. 2015년부터 California State University, Monterey Bay에서 통계학 교수로 근무하고 있다. 학생들을 가르치며 학생들이 왜 통계학을 어려워하는지 배우고 있다. 통계방법론을 연구하고, 여러 분야의 연구자분들과 협업을 통해 통계를 적용하고 있다.

• 김성준 [저]

• 리더십과 조직문화 탐구자이자 현장 연구자. 롯데인재개발원에서는 리더 육성을, SK그룹 리더십개발센터에서는 리더 진단과 평가, 사람 데이터 분석을 담당했으며 현재는 국민대학교 경영대학 겸임교수로 일하고 있다. 주요 저서로는 『빅데이터, 인재를 말하다』, 『인재경영, 데이터 사이언스를 만나다』, 『대한민국 스타트업을 위한 조직문화 일구기 가이드북』, 『조직문화 통찰』이 있고, 국내외 학술지에 다수의 논문을 출판한 바 있다.

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