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Master en HR analytics y dirección avanzada de personas

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Máster Online

Es importante formar a dirigentes que tomen conciencia del papel que el factor humano juega en la empresa de hoy y de cara al futuro, de su importancia como factor estratégico y fuente de ventaja competitiva, y de la necesidad de desarrollar cuidadosamente su gestión, situándola a nivel estratégico. Todo ello contemplado desde el más escrupuloso cumplimento de la legalidad, prestando especial atención a toda aquella normativa que vele por los derechos de los trabajadores.

Objetivos: - 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.

Información adicional

Financiación 100% sin intereses.

- Formas de pago: Contrareembolso-Paypal-Tarjeta-Transferencia

- Servicio gratuito de Orientación Profesional de Carrera

- Portal del Alumno 2.0:

- Campus Virtual.
- Secretaría Virtual.
- Comunidad de Alumnos INESEM.
- Bonificable hasta el 100%.

- Bolsa de Empleo y Prácticas.

- Prácticas profesionales en empresas de gran prestigio a nivel nacional


Duración: 12 meses

Temario completo de este curso

MÓDULO 1. PSICOLOGÍA ORGANIZACIONALUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA PSICOLOGÍA DEL TRABAJOUNIDAD DIDÁCTICA 2. PSICOLOGÍA DE LAS ORGANIZACIONES. EL CAMBIO Y EL DESARROLLO DEL CONTEXTO ORGANIZACIONALUNIDAD DIDÁCTICA 3. EL CLIMA Y LA CULTURA DE LA ORGANIZACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 4. PODER, LIDERAZGO Y DIRECCIÓN EN EL CONTEXTO DE LAS ORGANIZACIONESUNIDAD DIDÁCTICA 5. LA COMUNICACIÓN Y LA TOMA DE DECISIONESUNIDAD DIDÁCTICA 6. LA ACTITUD Y LA MOTIVACIÓN HACIA EL TRABAJOUNIDAD DIDÁCTICA 7. LA PSICOLOGÍA DE LOS GRUPOS EN EL CONTEXTO ORGANIZACIONALUNIDAD DIDÁCTICA 8. CONFLICTOS Y OTRAS SITUACIONES NO DESEADASUNIDAD DIDÁCTICA 9. LAS ORGANIZACIONES PRODUCTIVAS Y SALUDABLESMÓDULO 2. LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL LA TRANSFORMACIÓN DIGITALUNIDAD DIDÁCTICA 2. LA SOCIEDAD 3.0UNIDAD DIDÁCTICA 3. NUEVO ECOSISTEMA DIGITALUNIDAD DIDÁCTICA 4. NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO EN EL ENTORNO DIGITALUNIDAD DIDÁCTICA 5. PLAN DE TRANSFORMACIÓN DIGITALUNIDAD DIDÁCTICA 4. CASOS DE ÉXITO EN LA TRANSFORMACIÓN DIGITALUNIDAD DIDÁCTICA 6. EL NUEVO CLIENTE DIGITALUNIDAD DIDÁCTICA 7. NUEVOS MERCADOS, NUEVAS OPORTUNIDADESUNIDAD DIDÁCTICA 8. LA INNOVACIÓN EN LOS PROCESOS ORGANIZATIVOSMÓDULO 3. GESTIÓN DIGITAL DEL TALENTOUNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTRATEGIA DE RECLUTAMIENTO 3.0 Y EMPLOYER BRANDINGUNIDAD DIDÁCTICA 2. INBOUND RECRUITMENTUNIDAD DIDÁCTICA 3. MOBILE RECRUITMENTUNIDAD DIDÁCTICA 4. SOCIAL MEDIA RECRUITINGUNIDAD DIDÁCTICA 5. SELECCIÓN DE PERSONAL A TRAVÉS DE LINKEDINUNIDAD DIDÁCTICA 6. SELECCIÓN DE PERSONAL A TRAVÉS DE FACEBOOKUNIDAD DIDÁCTICA 7. SELECCIÓN PERSONAL A TRAVÉS DE TWITTERMÓDULO 4. AGILE PROJECT MANAGEMENTUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LAS METODOLOGÍAS ÁGILESUNIDAD DIDÁCTICA 2. AGILE PROJECT THINKINGUNIDAD DIDÁCTICA 3. LA PLANIFICACIÓN ÁGIL: AGILE LEADERSHIP Y CREATIVIDADUNIDAD DIDÁCTICA 4. METODOLOGÍA EXTREME PROGRAMMING (XP)UNIDAD DIDÁCTICA 5. METODOLOGÍA SCRUMUNIDAD DIDÁCTICA 6. DESARROLLO DEL MÉTODO KANBANUNIDAD DIDÁCTICA 7. LEAN THINKINGUNIDAD DIDÁCTICA 8. OTRAS METODOLOGÍAS ÁGILES Y TÉCNICAS ÁGILESMÓDULO 5. ESTADÍSTICA APLICADA. ANÁLISIS DE DATOS Y SPSSUNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS Y ORGANIZACIÓN DE DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BÁSICAUNIDAD DIDÁCTICA 3. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y POSICIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS CONJUNTO DE VARIABLESUNIDAD DIDÁCTICA 5. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDADUNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA EN PROGRAMAS INFORMÁTICOS. EL SPSSUNIDAD DIDÁCTICA 7. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CON SPSSMÓDULO 6. GESTIÓN DEL CONOCIMIENTOUNIDAD DIDÁCTICA 1. LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTOUNIDAD DIDÁCTICA 2. SOPORTES DE LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTOUNIDAD DIDÁCTICA 3. GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO EN LA EMPRESAUNIDAD DIDÁCTICA 4. PROYECTOS DE SISTEMAS DE GESTIÓN DEL CONOCIMIENTOMÓDULO 7. CONCEPTOS PREVIOS EN BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCEUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 3. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 4. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCEMÓDULO 8. DATA SCIENCEUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALESUNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOSMÓDULO 9. HERRAMIENTAS BI. TABLEAU, POWERBI Y QLIKVIEWUNIDAD DIDÁCTICA 1. HERRAMIENTA TABLEAUUNIDAD DIDÁCTICA 2. MINERÍA DE DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 3. SELECCIÓN, TRANSFORMACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 4. TÉCNICAS DE VISUALIZACIÓN, MODELIZACIÓN Y EVALUACIÓN DE DATOS CON POWER BIUNIDAD DIDÁCTICA 5. APLICACIÓN DE LA INFORMACIÓN PARA EL DESARROLLO DEL NEGOCIOUNIDAD DIDÁCTICA 6. CASOS PRÁCTICOS DE DIFERENTES ÁREAS DE LA EMPRESAUNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTA QLIKVIEWMÓDULO 10. PREDICTIVE DATA ANALYTICS: DATA MINING Y MACHINE LEARNINGUNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICOUNIDAD DIDÁCTICA 2. ECOSISTEMA HADOOPUNIDAD DIDÁCTICA 3. WEKA Y DATA MININGUNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNINGUNIDAD DIDÁCTICA 5. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERINGUNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 7. CLASIFICACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 8. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNINGUNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE ELECCIÓNMÓDULO 11. PROYECTO FIN DE MÁSTER

 
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