Analytics for complex organizations
A.A. 2019/2020
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.
Periodo: Primo trimestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
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
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).
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
Docenti:
Nedkovski Vojkan, Solari Luca
Turni:
-
Docenti:
Nedkovski Vojkan, Solari LucaDocente/i
Ricevimento:
Per il ricevimento inviare una mail a [email protected]
Stanza n. 16 - Dipartimento di Scienze Sociali e Politiche - Sede Via Conservatorio 7