Corporate Honorum - Analyse massive de données sur les carrières dans les entreprises

Corporate Honorum - Massive Data Analysis of Careers in the Corporations

• Auteur / Autrice : Yinglei Han
• Direction : François-Xavier Dudouet, Dario Colazzo
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/09/2022
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : SDOSE Sciences de la Décision, des Organisations, de la Société et de l'Echange
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Analyse et de Modélisation de Systèmes d'Aide à la Décision
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : UNIVERSITE PARIS DAUPHINE - PSL

Mots clés

Mots clés libres

Ai

Science sociale

Analyse des données

Grande entreprise

Management

Ai

Social science

Data analysis

Large corporation

Management

Top manager

Résumé

Ce projet porte sur l'analyse massive de données de carrières dans les grandes entreprises. Désormais, les grandes entreprises sont davantage des organisations bureaucratiques et les employés, à commencer par les managers, sont autorisés à se déplacer facilement. Ainsi, les carrières dans les grandes entreprises ne sont pas spécifiques à chaque individu, mais obéissent à quelques grands principes qu'il faut identifier et objectivés par une analyse massive de données. Pour ce faire, la thèse propose d'explorer un grand nombre de curriculum vitae de dirigeants de grandes entreprises afin d'identifier ce qui s'inscrit dans une démarche commune à leur parcours professionnel par une analyse massive de données.

This project focuses on massive data analysis of careeres in large corporations. Now large companies are more of bureaucratic organizations, and employees starting with managers are allowed to move easily. Therefore, careers in large companies are not specific to each individual, but obey some major principles that must be identified and objectified through massive data analysis. To do this, the thesis propose to explore a large number of curriculum vitae of leaders of large companies in order to identify what is part of a common process in their career path by massive data analysis.