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![[HR전문가] 직무분석, 성과관리, 임금관리 과정이미지](/theme/6/img/apply/view_blank.png)
[HR전문가] 직무분석, 성과관리, 임금관리
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 22차시
직무분석 트렌드와 직무평가 연계, 전략적 성과관리 체계구축, 급여관리 전문역량을 향상시키기 위한 실무과정!
직무중심이란 곧 성과중심의 인사관리를 뜻한다고 할 수 있습니다. 이를 실현하는 과정에서 과거 직무분석 실패의 이유를 정확히 파악하고, 실제 활용과 실행 포인트를 명확히 파악하는 것이 가장 중요합니다.
성과평가는 과거의 성과평가와 달리 미래 지향적이며, 역량개발을 이끌고, 성과목표 달성을 지원하는 지속적인 관리 프로세스입니다.
급여업무는 단순한 급여관리 및 지급업무로 오해하는 경우가 많습니다. 급여담당자는 인사, 세무, 법무에 이르는 종합적 지식과 급여관리 업무에서 효과적이고, 정확한 업무처리를 위한 관리방법들을 마련해 봄으로써 실무적 역량을 키워내야 합니다.
본 과정은 조직 내 인적자원과 직무간의 관계를 명확하게 수립하고, 부서별 체계적 관리, 전환배치, 인사고과, 교육훈련 등 인적자원시스템의 개선 및 조직 설계를 가능하도록 내용을 구성하였습니다. 이를 통해 적정인원 산정, 인재의 적재적소 배치 및 업무합리화를 위한 직무분석 능력을 함양할 수 있습니다.
또한 기업의 전략적 성과관리 체계구축 및 성공적인 실행을 위한 방법과 최근 성과관리 패러다임 변화동향을 다양한 추진사례와 접목하여 알기 쉽게 알려드립니다.
더불어 임금체계, 근로부터 퇴직까지 소득세제, 4대보험 관련법규에 대한 종합적 이해를 바탕으로 급여 프로세스 및 보상체계를 더욱 효과적으로 개선해서 업무에 적용할 수 있습니다.
▶학습대상
1. 인사, 직무, 성과관리 담당자 및 관리자
2. 기획, 급여 담당자 및 관리자
3. 노동조합 집행부
4. 교육훈련 및 평가제도 개선 담당자
▶학습목차
1. 직무 중심 인사관리
2. 직무분류 실시
3. 직무분석 핵심이슈
4. 직무기술서 작성 및 활용
5. 직무평가 개요 및 실행
6. 직무평가 실행
7. 직무급 설계방안
8. 적정인원 산정 방법
9. 왜 성과관리인가?
10. 전략적 조직평가 구성 및 추진 프로세스
11. 조직평가 운영방식 및 등급결정
12. 개인업적평가 구성 및 지향점
13. 개인업적평가지표 및 과정관리
14. 개인업적평가 운영 및 활용
15. 역량평가의 운영 및 활용
16. 평가역량 강화 및 과정 종합
17. 임금관리를 위한 기초 개념
18. 최저임금의 이해 및 산정실무
19. 통상임금 개념 및 산정실무
20. 평균임금 산정실무 및 적용
21. 근로기준법에 따른 임금 산정
22. 4대보험제도의 이해와 적용
23. 4대보험료 계산 및 공제
24. 임금대장과 임금명세서 작성 실무
▶수료기준
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항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
|
평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
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수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
학습목표
1. 직무분석의 개념과 핵심이슈를 이해하여 직무기술서를 작성할 수 있다.2. 직무평가를 이해하고, 직무평가 툴 작성역량을 배양할 수 있다.
3. 직무급 등 임금체계를 이해하고, 임금관리 역량을 배양할 수 있다.
4. 적정인력산정 방법론을 파악하여 활용할 수 있다.
5. 최근 성과관리의 추세, 운영사례 및 전반적 운영체계를 파악할 수 있다.
6. 기업 내 성과관리(조직/개인) 활용방안, 목표수립 및 운영역량을 제고할 수 있다.
7. 최저임금제도, 통상임금과 평균임금을 이해하고, 산정할 수 있다.
8. 4대보험제도를 이해하고, 산정할 수 있다.
9. 임금대장 및 임금명세서 작성 기준을 파악할 수 있다.
강의목차(총 22강)
-
1. 1. [1] R프로그래밍 설치방법과 기초 개념 55분
2. 2. [2-1] R프로그래밍 변수 유형 - Vector와 Factor 55분
3. 3. [2-2] R프로그래밍 변수 유형 - Matrix, array, data.frame 62분
4. 4. [2-3] R프로그래밍 변수 유형 - List & 데이터입력 함수 47분
5. 5. [2-4] R프로그래밍 변수 유형 - 데이터 가져오기 및 저장 52분
6. 6. [3-1] 데이터 전처리(1) - dplyr 패키지 54분
7. 7. [3-2] 데이터 전처리(2) - reshape2 패키지 & 제어문 58분
8. 8. [4-1] 차트 시각화 - 단일복합 시각화 41분
9. 9. [4-2] 차트 시각화 - lattice & ggpdt 패키지 66분
10. 10. [5-1] 기술 및 추론통계 (1) - 빈도분석 & 결측치 데이터 처리 61분
11. 11. [5-2] 기술 및 추론통계 분석 (2) - 두 집단 & 세 집단 분석 61분
12. 12. [5-3] 기술 및 추론통계 분석 (2) - 교차분석(카이검정) & 상관분석 51분
13. 13. [6] 선형 회귀분석 및 로지스틱 회귀분석 67분
14. 14. [7-1] 지도학습과 분류분석 - 의사결정트리 분석 61분
15. 15. [7-2] 지도학습과 분류분석 - 앙상블 기법 분석 57분
16. 16. [7-3] 지도학습과 분류분석 - 인공신경망 분석 65분
17. 17. [8-1] 비지도 학습과 분류분석 - 군집분석 58분
18. 18. [8-2] 비지도 학습과 분류분석 - 연관규칙 분석 57분
19. 19. [9-1] 텍스트마이닝 (1) - 네이버 영화 69분
20. 20. 텍스트마이닝 (2) - 음원사이트 28분
21. 21. [10] 시계열 데이터 분석 62분
22. 22. [11] 종합정리 및 설명 12분
