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Curso de People Analytics
El contexto en el que se desarrollan las empresas está cambiando de forma constante desarrollándose cada vez más instrumentos que nos permiten tomar decisiones más acertadas basándonos en datos científicos. Los departamentos de recursos humanos necesitan liderar estos cambios y por ello es necesario que estos sean el origen del cambio en las organizaciones. Este curso aporta conocimientos necesarios para desenvolverse de manera profesional en el entorno de los recursos humanos en las organizaciones, aplicando las nuevas fórmulas de gestión y administración basadas en la tecnología digital. Conoce cómo basar los recursos humanos en el people analytics y en el estudio de los datos a través del big data. También podrá estudiar cómo realizar la minería de datos, trabajar con bases de datos y utilizar cuadros de mando.

Este curso esta distribuido en 10 unidades cuya duración certificada es de 200 Horas.

En la formación Online puede elegir el idioma que desee para realizar el curso, gracias a nuestro traductor integrado en los cursos puede cambiar todos los textos, no así con imágenes o videos.
DESCRIPCIÓN:


Online
200 h.
Diploma acreditativo
ACREDITA:
UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN AL LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
UNIDAD 2. CULTURA DIGITAL
UNIDAD 3. COMPETENCIAS DIGITALES
UNIDAD 4. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
UNIDAD 5. BASES DE DATOS RELACIONALES
UNIDAD 6. ANÁLISIS DE LOS DATOS
UNIDAD 7. TÉCNICAS DE VISUALIZACIÓN, MODELIZACIÓN Y EVALUACIÓN DE DATOS CON POWER BI
UNIDAD 8. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
UNIDAD 9. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
UNIDAD 10. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN AL LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
  1. Introducción a la transformación digital
  2. Concepto de innovación
  3. Concepto de tecnología
  4. Tipología de la tecnología
  5. Punto de vista de la ventaja competitiva
  6. Según su disposición en la empresa
  7. Desde el punto de vista de un proyecto
  8. Otros tipos de tecnología
  9. La innovación tecnológica
  10. Competencias básicas de la innovación tecnológica
  11. El proceso de innovación tecnológica
  12. Herramientas para innovar
  13. Competitividad e innovación
UNIDAD 2. CULTURA DIGITAL
  1. Liderazgo y empresa digital
  2. Nuevas formas de dirigir equipos en la era digital
  3. Nuevas formas de trabajo
  4. Competencias para el trabajo en la era digital
  5. Gestión del conocimiento
  6. Gestión del Talento en los nuevos Modelos de Organización
  7. Gestión de equipos de alto rendimiento
  8. Cultura Empresarial
UNIDAD 3. COMPETENCIAS DIGITALES
  1. Community Manager, Chief Data Officer, Data Protection Officer, Data Scientist
  2. Desarrollo de competencias informáticas
  3. Función de RR HH en la transformación digital de la empresa: formación, acompañamiento
UNIDAD 4. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things - Internet de las cosas)
UNIDAD 5. BASES DE DATOS RELACIONALES
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL: Una base de datos relacional
UNIDAD 6. ANÁLISIS DE LOS DATOS
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
UNIDAD 7. TÉCNICAS DE VISUALIZACIÓN, MODELIZACIÓN Y EVALUACIÓN DE DATOS CON POWER BI
  1. Visualización de datos
  2. Crear gráficos con los datos seleccionados
  3. Configuración de los gráficos
  4. Filtrado de los gráficos
  5. Enlazar y desenlazar gráficos dentro de la misma hoja
  6. Visualización de medidas
  7. Uso de marcadores
  8. Creación de grupos de datos
  9. Importación de gráficos
UNIDAD 8. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
UNIDAD 9. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD 10. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
Información





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Se procederá a tratar los datos de manera lícita, leal, transparente, adecuada, pertinente, limitada, exacta y actualizada. Mientras no nos comunique lo contrario, entenderemos que sus datos no han sido modificados y que usted se compromete a notificarnos cualquier variación.

De acuerdo con los derechos que le confiere la normativa vigente podrá ejercer los derechos de acceso, rectificación, limitación de tratamiento, supresión, portabilidad y oposición al tratamiento de sus datos de carácter personal así como revocar el consentimiento prestado, dirigiendo su petición a la dirección postal indicada o al correo electrónico aulamaster@amaster.es y podrá dirigirse a la Autoridad de Control competente para presentar la reclamación que considere oportuna.


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