Master en HR Analytics y Dirección Avanzada de Personas + 4...
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- Tomar conciencia de la importancia que el factor humano tiene para la competitividad de la empresa de hoy.- Desarrollar una visión dinámica y proactiva que permita identificar retos y anticiparse a la repercusión que los objetivos y planes de la empresa tendrán para la gestión de los recursos humanos. - Conocer y saber aplicar distintas técnicas y herramientas específicas para la gestión de los distintos procesos de recursos humanos. A quién va dirigido El Master en HR Analytics y Dirección Avanzada de Personas trata de facilitar una formación como directivos y como gestores de personas buscando saber integrar siempre la gestión de las personas en la gestión de la empresa. Lo que se pretende es que los postgraduados adquieran las competencias y conocimientos necesarios para acceder a empleos de alta calidad y desempeñar labores de dirección en diferentes tipos de organizaciones o bien profesionales del ámbito o responsables de empresa adquieran una mayor profundización de conocimientos para aplicarlos en su día a día. Temario completo de este curso Módulo 1. Psicología organizacional Unidad didáctica 1. Introducción a la psicología del trabajo Unidad didáctica 2. Psicología de las organizaciones. El cambio y el desarrollo del contexto organizacional Unidad didáctica 3. El clima y la cultura de la organización Unidad didáctica 4. Poder, liderazgo y dirección en el contexto de las organizaciones Unidad didáctica 5. La comunicación y la toma de decisiones Unidad didáctica 6. La actitud y la motivación hacia el trabajo Unidad didáctica 7. La psicología de los grupos en el contexto organizacional Unidad didáctica 8. Conflictos y otras situaciones no deseadas Unidad didáctica 9. Las organizaciones productivas y saludables Módulo 2. La transformación digital de la empresa Unidad didáctica 1. Introducción al la transformación digital Unidad didáctica 2. Cultura digital Unidad didáctica 3. La sociedad 3.0 Unidad didáctica 4. Competencias digitales Unidad didáctica 5. El proceso estratégico de la innovación Unidad didáctica 6. La innovación en mercados Unidad didáctica 7. La innovación en productos y servicios Unidad didáctica 8. La innovación en procesos Módulo 3. Gestión digital del talento Unidad didáctica 1. Estrategia de reclutamiento 3.0 y employer branding Unidad didáctica 2. Inbound recruitment Unidad didáctica 3. Mobile recruitment Unidad didáctica 4. Social media recruiting Unidad didáctica 5. Selección de personal a través de linkedin Unidad didáctica 6. Selección de personal a través de facebook Unidad didáctica 7. Selección personal a través de twitter Módulo 4. Agile project management Unidad didáctica 1. Introducción a las metodologías ágiles Unidad didáctica 2. Agile project thinking Unidad didáctica 3. La planificación ágil: agile leadership y creatividad Unidad didáctica 4. Metodología extreme programming (xp) Unidad didáctica 5. Metodología scrum Unidad didáctica 6. Desarrollo del método kanban Unidad didáctica 7. Lean thinking Unidad didáctica 8. Otras metodologías ágiles y técnicas ágiles Módulo 5. Estadística aplicada. Análisis de datos y spss Unidad didáctica 1. Conceptos básicos y organización de datos Unidad didáctica 2. Estadística descriptiva básica Unidad didáctica 3. Medidas de tendencia central y posición Unidad didáctica 4. Análisis conjunto de variables Unidad didáctica 5. Distribuciones de probabilidad Unidad didáctica 6. Introducción a la estadística en programas informáticos. El spss Unidad didáctica 7. Estadística descriptiva con spss Módulo 6. Gestión del conocimiento Unidad didáctica 1. La gestión del conocimiento Unidad didáctica 2. Soportes de la gestión del conocimiento Unidad didáctica 3. Gestión del conocimiento en la empresa Unidad didáctica 4. Proyectos de sistemas de gestión del conocimiento Módulo 7. Conceptos previos en big data y business intelligence Unidad didáctica 1. Introducción al big data Unidad didáctica 2. Business intelligence y la sociedad de la información Unidad didáctica 3. Fases de un proyecto de big data Unidad didáctica 4. Principales productos de business intelligence Módulo 8. Data science Unidad didáctica 1. Introducción a la ciencia de datos Unidad didáctica 2. Bases de datos relacionales Unidad didáctica 3. Pre-procesamiento & procesamiento de datos Unidad didáctica 4. Análisis de los datos Módulo 9. Herramientas bi. Tableau, powerbi y qlikview Unidad didáctica 1. Herramienta tableau Unidad didáctica 2. Minería de datos Unidad didáctica 3. Selección, transformación y análisis de datos Unidad didáctica 4. Técnicas de visualización, modelización y evaluación de datos con power bi Unidad didáctica 5. Aplicación de la información para el desarrollo del negocio Unidad didáctica 6. Casos prácticos de diferentes áreas de la empresa Unidad didáctica 7. Herramienta qlikview Módulo 10. Predictive data analytics: data mining y machine learning Unidad didáctica 1. Minería de datos o data mining y el aprendizaje automático Unidad didáctica 2. Procesamiento distribuido de datos con hadoop Unidad didáctica 3. Weka y data mining Unidad didáctica 4. Introducción al machine learning Unidad didáctica 5. Extracción de estructura de los datos: clustering Unidad didáctica 6. Sistemas de recomendación Unidad didáctica 10. Clasificación Unidad didáctica 7. Redes neuronales y deep learning Unidad didáctica 8. Sistemas de elección Módulo 11. Proyecto fin de máster más
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