CURSO DE PEOPLE ANALYTICS
Información adicional
Horas | 120 |
---|---|
Código | |
Formato | Digital |
Proveedor | IEDITORIAL |
34,95 €
*Los precios no incluyen el IVA.
Objetivos
Contenidos
Objetivos
-Conocer los cambios acontecidos en los recursos humanos y en su gestión.
-Aprender sobre la analítica de recursos humanos y las ventajas que aporta.
-Conocer las competencias digitales para el cambio en la empresa.
-Indagar sobre el análisis de datos en las empresas así como en el big data para recursos humanos.
-Aprender sobre la analítica de recursos humanos y las ventajas que aporta.
-Conocer las competencias digitales para el cambio en la empresa.
-Indagar sobre el análisis de datos en las empresas así como en el big data para recursos humanos.
Contenidos
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
Introducción a la transformación digital
Concepto de innovación
Concepto de tecnología
Tipología de la tecnología
Punto de vista de la ventaja competitiva
Según su disposición en la empresa
Desde el punto de vista de un proyecto
Otros tipos de tecnología
La innovación tecnológica
Competencias básicas de la innovación tecnológica
El proceso de innovación tecnológica
Herramientas para innovar
Competitividad e innovación
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CULTURA DIGITAL
Liderazgo y empresa digital
Nuevas formas de dirigir equipos en la era digital
Nuevas formas de trabajo
Competencias para el trabajo en la era digital
Gestión del conocimiento
Gestión del Talento en los nuevos Modelos de Organización
Gestión de equipos de alto rendimiento
Cultura Empresarial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPETENCIAS DIGITALES
Community Manager, Chief Data Officer, Data Protection Officer, Data Scientist
Desarrollo de competencias informáticas
Función de RR HH en la transformación digital de la empresa: formación, acompañamiento
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
¿Qué es Big Data?
La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
La importancia de almacenar y extraer información
Big Data enfocado a los negocios
Open Data
Información pública
IoT (Internet of Things – Internet de las cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BASES DE DATOS RELACIONALES
Introducción
El modelo relacional
Lenguaje de consulta SQL
MySQL: Una base de datos relacional
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANÁLISIS DE LOS DATOS
Inteligencia Analítica de negocios
La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
Presentación de resultados
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TÉCNICAS DE VISUALIZACIÓN, MODELIZACIÓN Y EVALUACIÓN DE DATOS CON POWER BI
Visualización de datos
Crear gráficos con los datos seleccionados
Configuración de los gráficos
Filtrado de los gráficos
Enlazar y desenlazar gráficos dentro de la misma hoja
Visualización de medidas
Uso de marcadores
Creación de grupos de datos
Importación de gráficos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
Proceso KDD
Modelos y Técnicas de Data Mining
Áreas de aplicación
Minería de textos y Web Mining
Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
Introducción
Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
Ejemplos de aprendizaje automático
Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 10. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
Arquitectura de una solución Business Intelligence
Business Intelligence en los departamentos de la empresa
Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
Introducción a la transformación digital
Concepto de innovación
Concepto de tecnología
Tipología de la tecnología
Punto de vista de la ventaja competitiva
Según su disposición en la empresa
Desde el punto de vista de un proyecto
Otros tipos de tecnología
La innovación tecnológica
Competencias básicas de la innovación tecnológica
El proceso de innovación tecnológica
Herramientas para innovar
Competitividad e innovación
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CULTURA DIGITAL
Liderazgo y empresa digital
Nuevas formas de dirigir equipos en la era digital
Nuevas formas de trabajo
Competencias para el trabajo en la era digital
Gestión del conocimiento
Gestión del Talento en los nuevos Modelos de Organización
Gestión de equipos de alto rendimiento
Cultura Empresarial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPETENCIAS DIGITALES
Community Manager, Chief Data Officer, Data Protection Officer, Data Scientist
Desarrollo de competencias informáticas
Función de RR HH en la transformación digital de la empresa: formación, acompañamiento
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
¿Qué es Big Data?
La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
La importancia de almacenar y extraer información
Big Data enfocado a los negocios
Open Data
Información pública
IoT (Internet of Things – Internet de las cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BASES DE DATOS RELACIONALES
Introducción
El modelo relacional
Lenguaje de consulta SQL
MySQL: Una base de datos relacional
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANÁLISIS DE LOS DATOS
Inteligencia Analítica de negocios
La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
Presentación de resultados
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TÉCNICAS DE VISUALIZACIÓN, MODELIZACIÓN Y EVALUACIÓN DE DATOS CON POWER BI
Visualización de datos
Crear gráficos con los datos seleccionados
Configuración de los gráficos
Filtrado de los gráficos
Enlazar y desenlazar gráficos dentro de la misma hoja
Visualización de medidas
Uso de marcadores
Creación de grupos de datos
Importación de gráficos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
Proceso KDD
Modelos y Técnicas de Data Mining
Áreas de aplicación
Minería de textos y Web Mining
Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
Introducción
Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
Ejemplos de aprendizaje automático
Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 10. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
Arquitectura de una solución Business Intelligence
Business Intelligence en los departamentos de la empresa
Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence