MÓDULO 1. PSICOLOGÍA ORGANIZACIONAL

1. UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA PSICOLOGÍA DEL TRABAJO
2. Concepto de Psicología del Trabajo
3. Historia de la Psicología del Trabajo
4. Campo de Estudio de la Psicología del Trabajo
5. Evolución del Concepto de Trabajo
6. Los Nuevos Modelos de Organización Laboral
8. UNIDAD DIDÁCTICA 2. PSICOLOGÍA DE LAS ORGANIZACIONES. EL CAMBIO Y EL DESARROLLO DEL CONTEXTO ORGANIZACIONAL
9. Marco conceptual de la Psicología de las Organizaciones
10. Organización y de Estructura
11. Metodología de la Psicología de las Organizaciones
12. Proceso y dinámicas de Cambio en las Organizaciones
13. Desarrollo Organizacional
14. Las Etapas de Crisis Organizacional
15. La Organización y su Entorno
17. UNIDAD DIDÁCTICA 3. EL CLIMA Y LA CULTURA DE LA ORGANIZACIÓN
18. Concepto de Cultura Organizacional
19. Modelos Culturales en las Organizaciones
20. Concepto de Clima Organizacional
21. Modelos y tipos de Clima Organizacional
22. El Clima y su interacción con otros elementos de la Organización
23. Relación entre la Cultura y el Clima Organizacional
24. Indicadores del Clima y la Cultura Organizacional
26. UNIDAD DIDÁCTICA 4. PODER, LIDERAZGO Y DIRECCIÓN EN EL CONTEXTO DE LAS ORGANIZACIONES
27. Naturaleza y Significado del Poder en las Organizaciones
28. Dirección y Ejercicio del Poder en las Organizaciones
29. Concepto y Contexto de Liderazgo y Dirección
30. Teorías sobre el Liderazgo Organizacional
31. Modelos clásicos y actuales del liderazgo
33. UNIDAD DIDÁCTICA 5. LA COMUNICACIÓN Y LA TOMA DE DECISIONES
34. Concepto y Funciones de la comunicación
35. El papel de la comunicación en el contexto de la organizaciones
36. Modelos de Comunicación en las organizaciones
37. Las Nuevas Tecnologías y las Nuevas formas de comunicación
38. Concepto y Modelos de Toma de Decisiones
39. La participación en la Toma de Decisiones
41. UNIDAD DIDÁCTICA 6. LA ACTITUD Y LA MOTIVACIÓN HACIA EL TRABAJO
42. La Satisfacción Laboral
43. Modelos Teóricos y Herramientas de Evaluación de la Satisfacción Laboral
44. Concepto de Motivación Laboral
45. Teorías sobre la Motivación Laboral
46. Diseño de Estrategias de Motivación Laboral
48. UNIDAD DIDÁCTICA 7. LA PSICOLOGÍA DE LOS GRUPOS EN EL CONTEXTO ORGANIZACIONAL
49. Definición, Funciones y Desarrollo de los Grupos
50. La Función del Rol y la Comunicación en el Grupo
51. La Productividad grupal y la Toma de Decisiones en Conjunto
52. Técnicas de Dinamización Grupal
53. Técnicas de Mejora de las relaciones Grupales
54. Técnicas para el Estudio y Trabajo de Temas
55. Técnicas de Evaluación Grupal
57. UNIDAD DIDÁCTICA 8. CONFLICTOS Y OTRAS SITUACIONES NO DESEADAS
58. El Conflicto en las Organizaciones: Teorías y Definición
59. Tipos, Funciones y Disfunciones del Conflicto
60. Modelos y Fases del Conflicto
61. La Gestión de los Conflictos
62. La Resolución de Conflictos: el Papel de la Negociación
64. UNIDAD DIDÁCTICA 9. LAS ORGANIZACIONES PRODUCTIVAS Y SALUDABLES
65. Las Organizaciones Saludables
66. Los Modelos de Organizaciones Saludables
67. Las Buenas Prácticas Organizacionales
68. El Bienestar Psicológico de los Trabajadores
69. La Construcción de Resultados Positivos en las Organizaciones

MÓDULO 2. LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL

1. UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
2. Introducción a la transformación digital
3. Concepto de innovación
4. Concepto de tecnología
5. Tipología de la tecnología
6. Punto de vista de la ventaja competitiva
7. Según su disposición en la empresa
8. Desde el punto de vista de un proyecto
9. Otros tipos de tecnología
10. La innovación tecnológica
11. Competencias básicas de la innovación tecnológica
12. El proceso de innovación tecnológica
13. Herramientas para innovar
14. Competitividad e innovación
16. UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA SOCIEDAD 3.0
17. Filosofía Web 3.0 y su impacto en el mundo empresarial
18. Socialización de la Web
19. Adaptación del mundo empresarial a las Nuevas tecnologías
21. UNIDAD DIDÁCTICA 3. NUEVO ECOSISTEMA DIGITAL
22. Community Manager
23. Chief Data Officer
24. Data Protection Officer
25. Data Scientist
26. Otros perfiles
27. Desarrollo de competencias informáticas
28. El Papel del CEO como líder en la transformación
30. UNIDAD DIDÁCTICA 4. NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO EN EL ENTORNO DIGITAL
31. La transición digital del modelo de negocio tradicional
32. Nuevos modelos de negocio
33. Freemium
34. Modelo Long Tail
35. Modelo Nube y SaaS
36. Modelo Suscripción
37. Dropshipping
38. Afiliación
39. Infoproductos y E-Learning
40. Otros
42. UNIDAD DIDÁCTICA 5. PLAN DE TRANSFORMACIÓN DIGITAL
43. Diagnóstico de la madurez digital de la empresa
44. Análisis de la innovación en la empresa
45. Elaboración del roadmap
46. Provisión de financiación y recursos tecnológicos
47. Implementación del plan de transformación digital
48. Seguimiento del plan de transformación digital
50. UNIDAD DIDÁCTICA 4. CASOS DE ÉXITO EN LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
51. BBVA y la empresa inteligente
52. DKV Salud y #MédicosfrentealCOVID
53. El Corte Inglés
54. Cepsa y su apuesta por los servicios cloud de AWS
56. UNIDAD DIDÁCTICA 6. EL NUEVO CLIENTE DIGITAL
57. Rediseñando el customer experience
58. La transformación de los canales de distribución: omnicanalidad
59. Plan de marketing digital
60. Buyer´s Journey
61. Growth Hacking: estrategia de crecimiento
62. El nuevo rol del marketing en el funnel de conversión
64. UNIDAD DIDÁCTICA 7. NUEVOS MERCADOS, NUEVAS OPORTUNIDADES
65. Oportunidades de innovación derivadas de la globalización
66. Como Inventar Mercados a través de la Innovación
67. Etapas de desarrollo y ciclos de vida
68. Incorporación al mercado
69. Metodologías de desarrollo
71. UNIDAD DIDÁCTICA 8. LA INNOVACIÓN EN LOS PROCESOS ORGANIZATIVOS
72. La transformación digital de la cadena de valor
73. La industria 4.0
74. Adaptación de la organización a través del talento y la innovación
75. Modelos de proceso de innovación
76. Gestión de innovación
77. Sistema de innovación
78. Como reinventar las empresas innovando en procesos
79. Innovación en Procesos a través de las TIC
80. El Comercio Electrónico: innovar en los canales de distribución
81. Caso de estudio voluntario: La innovación según Steve Jobs
82. Caso Helvex: el cambio continuo
83. La automatización de las empresas: RPA, RBA y RDA

MÓDULO 3. GESTIÓN DIGITAL DEL TALENTO

1. UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTRATEGIA DE RECLUTAMIENTO 3.0 Y EMPLOYER BRANDING
2. El uso de las nuevas tecnologías en la búsqueda de trabajo
3. Aspectos básicos para el Employer Branding
4. Atracción y retención de talento
5. Pilares para la atracción y retención de talento
6. Desarrollo del talento
7. Atracción y retención de talento en la era digital
8. Canal de empleo corporativo o Career Site
9. Casos prácticos reales de EB
11. UNIDAD DIDÁCTICA 2. INBOUND RECRUITMENT
12. Atracción
13. Conversión
14. Contratación
15. Fidelización
17. UNIDAD DIDÁCTICA 3. MOBILE RECRUITMENT
18. Conceptualización del reclutamiento móvil
19. Beneficios del mobile recruitment
20. Estrategias Mobile Hunting
21. Software de Reclutamiento y/o ATS (Applicant Tracking System)
22. Apps para la captación, selección y retención del talento
24. UNIDAD DIDÁCTICA 4. SOCIAL MEDIA RECRUITING
25. Redes sociales y búsqueda de empleo
26. Huella digital
27. E- Recruitment
28. Job Posting
29. Blogging
31. UNIDAD DIDÁCTICA 5. SELECCIÓN DE PERSONAL A TRAVÉS DE LINKEDIN
32. Introducicón a LinkedIn Business
33. Perfil de empresa
34. LinkedIn Recruiter
35. Anuncios "Trabaja con nosotros" de LinkedIn
36. Talent Pipeline
37. Recruiter Mobile
38. Talent Insights e Inteligencia Artificial
40. UNIDAD DIDÁCTICA 6. SELECCIÓN DE PERSONAL A TRAVÉS DE FACEBOOK
41. Introducción a Facebook Business
42. Página de empresas
43. Estratrategia de contenido
44. Grupos e interacción
45. Reputación Online
46. Publicar ofertas de empleo
47. Chatbots y atención al cliente
49. UNIDAD DIDÁCTICA 7. SELECCIÓN PERSONAL A TRAVÉS DE TWITTER
50. Introducción a Twitter Business
51. Perfil de empresa
52. Búsqueda del talento
53. Twitter Ads: ofertas de empleo

MÓDULO 4. AGILE PROJECT MANAGEMENT

1. UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LAS METODOLOGÍAS ÁGILES
2. Ingeniería de software, sus principios y objetivos
3. Metodologías en Espiral, Iterativa y Ágiles
4. Prácticas ágiles
5. Métodos ágiles
6. Evolución de las metodologías ágiles
7. Metodologías ágiles frente a metodologías pesadas
9. UNIDAD DIDÁCTICA 2. AGILE PROJECT THINKING
10. Principios de las metodologías ágiles
11. Agile Manifesto
12. User History
14. UNIDAD DIDÁCTICA 3. LA PLANIFICACIÓN ÁGIL: AGILE LEADERSHIP Y CREATIVIDAD
15. La interacción como alternativa a la planificación lineal
16. La comunicación y la motivación
17. Características del liderazgo participativo
18. Pensamiento disruptivo y desarrollo de la idea
19. Prueba y error, learning by doing
21. UNIDAD DIDÁCTICA 4. METODOLOGÍA EXTREME PROGRAMMING (XP)
22. Definición y características de Extreme Programming
23. Fases y reglas de XP
24. La implementación y el diseño
25. Los valores de XP
26. Equipo y cliente de XP
28. UNIDAD DIDÁCTICA 5. METODOLOGÍA SCRUM
29. La teoría Scrum: framework
30. El equipo
31. Sprint Planning
32. Cómo poner en marcha un Scrum
34. UNIDAD DIDÁCTICA 6. DESARROLLO DEL MÉTODO KANBAN
35. Introducción al método Kanban
36. Consejos para poner en marcha kanban
37. Equipo
38. Business Model Canvas o lienzo del modelo de negocio
39. Scrumban
41. UNIDAD DIDÁCTICA 7. LEAN THINKING
42. Introducción al Lean Thinking
43. Lean Startup
45. UNIDAD DIDÁCTICA 8. OTRAS METODOLOGÍAS ÁGILES Y TÉCNICAS ÁGILES
46. Agile Inception Deck
47. Design Thinking
48. DevOps
49. Dynamic Systems Development Method (DSDM)
50. Crystal Methodologies
51. Adaptative Software Development (ASD)
52. Feature Driven Development (FDD)
53. Agile Unified Process

MÓDULO 5. ESTADÍSTICA APLICADA. ANÁLISIS DE DATOS Y SPSS

1. UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS Y ORGANIZACIÓN DE DATOS
2. Aspectos introductorios a la Estadística
3. Concepto y funciones de la Estadística
4. Medición y escalas de medida
5. Variables: clasificación y notación
6. Distribución de frecuencias
7. Representaciones gráficas
8. Propiedades de la distribución de frecuencias
10. UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BÁSICA
11. Estadística descriptiva
12. Estadística inferencial
14. UNIDAD DIDÁCTICA 3. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y POSICIÓN
15. Medidas de tendencia central
16. La media arítmetica
17. La mediana
18. La moda
19. Medidas de posición
20. Medidas de variabilidad
21. Índice de Asimetría de Pearson
22. Puntuaciones típicas
24. UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS CONJUNTO DE VARIABLES
25. Introducción al análisis conjunto de variables
26. Asociación entre dos variables cualitativas
27. Correlación entre dos variables cuantitativas
28. Regresión lineal
30. UNIDAD DIDÁCTICA 5. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
31. Conceptos previos de probabilidad
32. Variables discretas de probabilidad
33. Distribuciones discretas de probabilidad
34. Distribución Normal
35. Distribuciones asociadas a la distribución Normal
37. UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA EN PROGRAMAS INFORMÁTICOS. EL SPSS
38. Introducción
39. Cómo crear un archivo
40. Definir variables
41. Variables y datos
42. Tipos de variables
43. Recodificar variables
44. Calcular una nueva variable
45. Ordenar casos
46. Seleccionar casos
48. UNIDAD DIDÁCTICA 7. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CON SPSS
49. Introducción
50. Análisis de frecuencias
51. Tabla de correlaciones
52. Diagramas de dispersión
53. Covarianza
54. Coeficiente de correlación
55. Matriz de correlaciones
56. Contraste de medias

MÓDULO 6. GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO

1. UNIDAD DIDÁCTICA 1. LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
2. Concepto y alcance
3. Componentes de la Gestión del Conocimiento
4. Modelo de gestión del Capital Intelectual. Funciones de los RR.HH
6. UNIDAD DIDÁCTICA 2. SOPORTES DE LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
7. Herramientas de medición y gestión
9. UNIDAD DIDÁCTICA 3. GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO EN LA EMPRESA
10. Gestión estratégica del conocimiento. El cuadro de mando integral
11. La Arquitectura tecnológica como soporte de la gestión del conocimiento
13. UNIDAD DIDÁCTICA 4. PROYECTOS DE SISTEMAS DE GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
14. Metodología para el desarrollo e implantación de un sistema de gestión del conocimiento
15. Planificación, desarrollo y gestión de proyectos de gestión del conocimiento

MÓDULO 7. CONCEPTOS PREVIOS EN BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE

1. UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
2. ¿Qué es Big Data?
3. La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
4. La importancia de almacenar y extraer información
5. Big Data enfocado a los negocios
6. Open Data
7. Información pública
8. IoT (Internet of Things - Internet de las cosas)
10. UNIDAD DIDÁCTICA 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
11. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
12. Arquitectura de una solución Business Intelligence
13. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
14. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
15. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
16. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
18. UNIDAD DIDÁCTICA 3. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
19. Diagnóstico inicial
20. Diseño del proyecto
21. Proceso de implementación
22. Monitorización y control del proyecto
23. Responsable y recursos disponibles
24. Calendarización
25. Alcance y valoración económica del proyecto
27. UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
28. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
29. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
30. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

MÓDULO 8. DATA SCIENCE

1. UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
2. ¿Qué es la ciencia de datos?
3. Herramientas necesarias para el científico de datos
4. Data Science & Cloud Computing
5. Aspectos legales en Protección de Datos
7. UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
8. Introducción
9. El modelo relacional
10. Lenguaje de consulta SQL
11. MySQL: Una base de datos relacional
13. UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
14. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
15. Inferencia estadística
16. Modelos de regresión
17. Pruebas de hipótesis
19. UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS
20. Inteligencia Analítica de negocios
21. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
22. Presentación de resultados

MÓDULO 9. HERRAMIENTAS BI. TABLEAU, POWERBI Y QLIKVIEW

1. UNIDAD DIDÁCTICA 1. HERRAMIENTA TABLEAU
2. Herramienta de Tableau
4. UNIDAD DIDÁCTICA 2. MINERÍA DE DATOS
5. Recogida de datos de diferentes fuentes
6. Introducción al editor de consultas
7. Trabajo con consultas
8. Introducción al editor avanzado
10. UNIDAD DIDÁCTICA 3. SELECCIÓN, TRANSFORMACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS
11. Manipulación de columnas
12. Manipulación de filas
13. Realizar columnas calculadas
14. Dependencias de las consultas
15. Ejemplo completo de carga de datos
17. UNIDAD DIDÁCTICA 4. TÉCNICAS DE VISUALIZACIÓN, MODELIZACIÓN Y EVALUACIÓN DE DATOS CON POWER BI
18. Visualización de datos
19. Crear gráficos con los datos seleccionados
20. Configuración de los gráficos
21. Filtrado de los gráficos
22. Enlazar y desenlazar gráficos dentro de la misma hoja
23. Visualización de medidas
24. Uso de marcadores
25. Creación de grupos de datos
26. Importación de gráficos
28. UNIDAD DIDÁCTICA 5. APLICACIÓN DE LA INFORMACIÓN PARA EL DESARROLLO DEL NEGOCIO
29. Introducción al servicio Power BI
30. Publicación de datos en el servicio de Power BI
31. Configuración para poder publicar en móvil
32. Funcionalidades del servicio de Power BI
33. Procesos de actualización de datos
34. Establecer datos para visualizar en cuadros de mando
35. Necesidades de la empresa sobre qué gráficos crear
37. UNIDAD DIDÁCTICA 6. CASOS PRÁCTICOS DE DIFERENTES ÁREAS DE LA EMPRESA
38. Compras y ventas
39. Producción
40. Contabilidad
41. Servicios
42. Caso RRHH
44. UNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTA QLIKVIEW
45. Instalación y arquitectura
46. Carga de datros
47. Informes
48. Transformación y modelo de datos
49. Análisis de datos
50. Caso RRHH

MÓDULO 10. PREDICTIVE DATA ANALYTICS: DATA MINING Y MACHINE LEARNING

1. UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
2. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
3. Proceso KDD
4. Modelos y Técnicas de Data Mining
5. Áreas de aplicación
6. Minería de textos y Web Mining
7. Data mining y marketing
9. UNIDAD DIDÁCTICA 2. ECOSISTEMA HADOOP
10. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
11. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
12. Sistema de archivos HDFS
13. MapReduce con Hadoop
14. Apache Hive
15. Apache Hue
16. Apache Spark
18. UNIDAD DIDÁCTICA 3. WEKA Y DATA MINING
19. ¿Qué es Weka?
20. Técnicas de Data Mining en Weka
21. Interfaces de Weka
22. Selección de atributos
24. UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
25. Introducción
26. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
27. Ejemplos de aprendizaje automático
28. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
29. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
30. El futuro del aprendizaje automático
32. UNIDAD DIDÁCTICA 5. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
33. Introducción
34. Algoritmos
36. UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
37. Introducción
38. Filtrado colaborativo
39. Clusterización
40. Sistemas de recomendación híbridos
42. UNIDAD DIDÁCTICA 7. CLASIFICACIÓN
43. Clasificadores
44. Algoritmos
46. UNIDAD DIDÁCTICA 8. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
47. Componentes
48. Aprendizaje
50. UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE ELECCIÓN
51. Introducción
52. El proceso de paso de DSS a IDSS
53. Casos de aplicación

MÓDULO 11. PROYECTO FIN DE MÁSTER