Este máster se ha elaborado para que lo lleven a cabo profesionales del sector que estén buscando perfeccionar sus habilidades en gestión de personas y análisis de datos. El máster combina la formación de tecnologías de big data con la formación en recursos humanos, preparando así a los estudiantes para la toma de decisiones y liderar equipos.
TEMA 1. ORGANIZACIÓN Y TRANSFORMACIÓN
Organización y personas
Comportamiento organizacional
Los equipos de personas
Gestión internacional de personas
The future of the work
TEMA 2. LIDERANDO EQUIPOS
Dirección global y estratégica
Comunicación estratégica
Análisis del sector
Responsabilidad empresarial
Adaptabilidad del factor humano
TEMA 3. ATRAER Y RETENER TALENTO
Recruiting
La competitividad del factor humano
Gestión del rendimiento y desempeño
Desarrollo del talento
People analytics
TEMA 4. MANAGERIAL SKILLS
Leadership
Comunicación y persuasión
Coaching
Empowerment
Change management
TEMA 5. EMPLOYEE JOURNEY
Employee experience
Hoja de ruta del empleado
Employer branding
Onboarding y offboarding
Desarrollo
TEMA 6. COMPENSACIÓN GLOBAL
Retribución fija y variable
Plan estratégico retributivo
Salario del siglo XXI
Retribución individual
Dirección por objetivos
TEMA 7. WELLBEING
Qué es el wellbeing
Embodiment
Flowtime
Metodologías
TEMA 8. BIG DATA & ANALYTICS
La relevancia del big data
Organización de proyectos de big data
Metodologías Agile + SCRUM
IA y machine learning
Casos de uso en la industria
TEMA 9. BUSINESS INTELLIGENCE
Business intelligence
BI solutions
KPI
Fuentes de datos
TEMA 10. DATA FOR DECISION-MAKING
Open Data
El gobierno del dato
Protección de datos
Diseño de almacenes de datos
Marketing data
TEMA 11. DATA VISUALIZATION
Interpretación de datos
Python
Carto
Power BI
Google Data Studio
TEMA 12. DATA BASE
Fundamentos de bases de datos
Tecnología de bases de datos
Práctica de SQP (MYSQL)
Práctica de NOSQL. MongoDB
Práctica de NOSQL (Hbase)
Bases de datos para grafos
Cloud
TEMA 13. DATA ANALYSIS
Estadística
Medidas
Regresión y correlación
Probabilidad
Distribuciones
Intervalos de confianza
Introducción a los contrastes de hipótesis
Estadística con R
TEMA 14. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Introducción al análisis de datos con Python
Introducción al machine learning
Machine learning supervisado
Machine learning no supervisado
Reinforcement learning
Fundamentos de deep learning
TEMA 15. TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO PARA BIG DATA
Apache Hadoop
El ecosistema Hadoop
Apache Spark
Tecnologías para streaming
Sistemas de ficheros y plataformas para big data en cloud
Obtendrás un diploma de Máster de forma gratuita.
Tramitamos el proceso de Apostilla de La Haya para su reconocimiento internacional en los países acogidos en el Convenio de La Haya.
