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인재경영, 데이터사이언스를 만나다 : 인재 경영 과학자의 시대가 온다
발행연도 - 2018 / 지음: 김성준 / 클라우드나인- 도서관 마전도서관
- 자료실 [마전]일반자료실
- 부록 부록없음
- 등록번호 ML0000006080
- ISBN 9791186269336
- 형태 278 p. 23 cm
- 한국십진분류 사회과학 > 경제학 > 경영
- 카테고리분류 경제/경영 > 경영 > 조직/인력/성과관리
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전체도서관 소장정보
| 자료실 | 대출상태 | 반납예정일 | 청구기호 | 등록번호 | 자료예약 | 상호대차 | 책마중 | 정보출력 |
|---|
저자는 리더십 심리학자이자 조직 인류학자이자 대기업 실무 인사 담당자로 있으면서 인재경영 과학화 분야에서 선구자격으로 좌충우돌하며 겪은 희로애락을 흥미로운 이야기들과 함께 풀어내고 있다. 아울러 채용, 육성, 평가, 승진 등 인재경영의 여러 분야에서 어떤 점들을 고민해볼 수 있는지도 사례와 함께 제시하고 있다.
프롤로그 "사람 데이터를 분석합니다!"
서문 왜 사람 데이터인가?
1부 인재경영, 4차 산업혁명을 만나다
1장_ 인재경영에 데이터사이언스 바람이 불다
1. 한국의 인재경영은 어떻게 발전해왔는가
2장_ 인사부서에 등장한 심리학자, 통계학자, 데이터학자
1. 사람 데이터 분석가들이 왜 인사부서에 왔는가
2. 사람 데이터 분석의 세 가지 유형
3. 인사 빅데이터를 분석하는 두 가지 접근법
4. 분석할 때 상황과 맥락을 함께 읽어야 한다
3장_ 사람 데이터 분석가들은 무엇으로 사는가
1. 내가 아는 것과 당신이 알아야 할 것은 무엇인가
2. 누군가를 설득한다는 것은 어렵다
3. 인공지능 시대에 사람의 몫은 어디까지일까
4. 조직문화는 보이지 않는 율법이다
2부 인재경영, 어떻게 과학화할 것인가
4장_ 우수한 인재를 어떻게 뽑을 수 있을까
1. 인적성 검사 결과로 신입사원 성과를 예측할 수 있는가
2. AI를 이룡한 서류전형 통과 예측 모델링을 채택할 것인가
5장_ 사람은 기르면 자라는 존재인가
1. 인재 육성 프레임워큰 70:20:10 모델은 무엇인가
2. 경험을 통해 어떻게 성장할 것인가
3. 임원에게도 교육이 필요한가
6장_ 과학적 인재경영의 핵심은 성과 평가와 승진이다
1. 천재 한 명이 10만 명을 먹여 살릴 수 있는가
2. 성과평가, 어떻게 할 것인가
3. 구글은 왜 '승진 예측 모형'을 거부했는가
에필로그 인간과 기술의 접점을 함께 고민하자
미주
서문 왜 사람 데이터인가?
1부 인재경영, 4차 산업혁명을 만나다
1장_ 인재경영에 데이터사이언스 바람이 불다
1. 한국의 인재경영은 어떻게 발전해왔는가
2장_ 인사부서에 등장한 심리학자, 통계학자, 데이터학자
1. 사람 데이터 분석가들이 왜 인사부서에 왔는가
2. 사람 데이터 분석의 세 가지 유형
3. 인사 빅데이터를 분석하는 두 가지 접근법
4. 분석할 때 상황과 맥락을 함께 읽어야 한다
3장_ 사람 데이터 분석가들은 무엇으로 사는가
1. 내가 아는 것과 당신이 알아야 할 것은 무엇인가
2. 누군가를 설득한다는 것은 어렵다
3. 인공지능 시대에 사람의 몫은 어디까지일까
4. 조직문화는 보이지 않는 율법이다
2부 인재경영, 어떻게 과학화할 것인가
4장_ 우수한 인재를 어떻게 뽑을 수 있을까
1. 인적성 검사 결과로 신입사원 성과를 예측할 수 있는가
2. AI를 이룡한 서류전형 통과 예측 모델링을 채택할 것인가
5장_ 사람은 기르면 자라는 존재인가
1. 인재 육성 프레임워큰 70:20:10 모델은 무엇인가
2. 경험을 통해 어떻게 성장할 것인가
3. 임원에게도 교육이 필요한가
6장_ 과학적 인재경영의 핵심은 성과 평가와 승진이다
1. 천재 한 명이 10만 명을 먹여 살릴 수 있는가
2. 성과평가, 어떻게 할 것인가
3. 구글은 왜 '승진 예측 모형'을 거부했는가
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미주
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2018 / 지음: 김성준 / 클라우드나인
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주요 키워드
통계(나이)
| 나이 | 대출건수 |
|---|---|
| 10대 미만 | 0 |
| 10대 | 0 |
| 20대 | 1 |
| 30대 | 0 |
| 40대 | 1 |
| 50대 | 0 |
| 60대 | 0 |
| 70대 | 0 |
| 80대 | 0 |
| 90대 | 0 |
통계(연도)
| 연도 | 대출건수 |
|---|---|
| 2017년 | 0 |
| 2018년 | 0 |
| 2019년 | 0 |
| 2020년 | 0 |
| 2021년 | 1 |
| 2022년 | 1 |
| 2023년 | 0 |
| 2024년 | 0 |
| 2025년 | 0 |
| 2026년 | 0 |