Analytics for complex organizations

A.A. 2019/2020
9
Crediti massimi
60
Ore totali
SSD
INF/01
Lingua
Inglese
Obiettivi formativi
Students of this course will acquire a basic knowledge of the use of data within complex organizations to analyze, diagnose, and interpret events, processes and outcomes; a general knowledge of the basics of organization theory, organization design and human resource management processes; the fundamentals of data management and social network analysis
Risultati apprendimento attesi
Students will be able to identify data sources and structure data collection in order to understand the basic organizational processes and to manage human resources through adequate data analytics.
Programma e organizzazione didattica

Edizione unica

Responsabile
Periodo
Primo trimestre
Programma
Le determinanti degli analytics nelle organizzazioni. Misure strutturali e social networks
Prerequisiti
La conoscenza della statistica di base è necessaria
Metodi didattici
Lezioni
Esercizi
Casi studio
Materiale di riferimento
G. Pease, B. Byerly, J. Fitz-enz, Human Capital Analytics: How to Harness the Potential of Your Organization's Greatest Asset, Wiley. For the second module the textbook is Pietro Garibaldi "Personnel Economics in Imperfect Labour Markets", Oxford University Press, chapters 3 to 11.
Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications, New York, NY: Cambridge University Press. (Chapters 1-9).
Kilduff, M., & Tsai, W. (2003). Social Networks and Organizations. London, UK: Sage Publications. (Chapters 1-4).
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
Esame scritto
INF/01 - INFORMATICA - CFU: 9
Lezioni: 60 ore
Docente/i
Ricevimento:
Venerdì ore 11.30-13.00 Stanza 205 via Livorno
Ricevimento:
Il ricevimento segue un calendario fissato disponibile su Slack. Per essere informati su eventuali modifiche e interloquire direttamente, iscrivetevi al gruppo https://hrunimi.slack.com/ su Slack.
Stanza n. 16 - Dipartimento di Scienze Sociali e Politiche - Sede Via Conservatorio 7