- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿A quién va dirigido?
Objetivos
Salidas Profesionales
Temario
MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTION
UNIDAD DIDÁCTICA 1. 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 2. FUENTES DE DATOS
- Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
- Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
- Definición, Beneficios y Características
- Ejemplo de uso de Open Data
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
- Diagnóstico inicial
- Diseño del proyecto
- Proceso de implementación
- Monitorización y control del proyecto
- Responsable y recursos disponibles
- Calendarización
- Alcance y valoración económica del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
- Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
- Arquitectura de una solución de 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
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING
- Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
- Toma de decisiones operativas
- Marketing estratégico y Big Data
- Nuevas tendencias en management
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
- Concepto de web semántica
- Linked Data Vs Big Data
- Lenguaje de consulta SPARQL
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS
- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
- ¿Qué es IoT?
- Elementos que componen el ecosistema IoT
- Arquitectura IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
MÓDULO 2. GESTIÓN DIGITAL DEL TALENTO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTRATEGIA DE RECLUTAMIENTO 3.0 Y EMPLOYER BRANDING
- El uso de las nuevas tecnologías en la búsqueda de trabajo
- Aspectos básicos para el Employer Branding
- Atracción y retención de talento
- Pilares para la atracción y retención de talento
- Desarrollo del talento
- Atracción y retención de talento en la era digital
- Canal de empleo corporativo o Career Site
- Casos prácticos reales de EB
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INBOUND RECRUITMENT
- Atracción
- Conversión
- Contratación
- Fidelización
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MOBILE RECRUITMENT
- Conceptualización del reclutamiento móvil
- Beneficios del mobile recruitment
- Estrategias Mobile Hunting
- Software de Reclutamiento y/o ATS (Applicant Tracking System)
- Apps para la captación, selección y retención del talento
UNIDAD DIDÁCTICA 4. SOCIAL MEDIA RECRUITING
- Redes sociales y búsqueda de empleo
- Huella digital
- E- Recruitment
- Job Posting
- Blogging
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SELECCIÓN DE PERSONAL A TRAVÉS DE LINKEDIN
- Introducicón a LinkedIn Business
- Perfil de empresa
- LinkedIn Recruiter
- Anuncios "Trabaja con nosotros" de LinkedIn
- Talent Pipeline
- Recruiter Mobile
- Talent Insights e Inteligencia Artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SELECCIÓN DE PERSONAL A TRAVÉS DE FACEBOOK
- Introducción a Facebook Business
- Página de empresas
- Estratrategia de contenido
- Grupos e interacción
- Reputación Online
- Publicar ofertas de empleo
- Chatbots y atención al cliente
UNIDAD DIDÁCTICA 7. SELECCIÓN PERSONAL A TRAVÉS DE TWITTER
- Introducción a Twitter Business
- Perfil de empresa
- Búsqueda del talento
- Twitter Ads: ofertas de empleo
MÓDULO 3. BIG DATA APLICADO A RRHH
UNIDAD DIDÁCTICA 1. RELACIÓN ENTRE BIG DATA Y RRHH: PEOPLE ANALYTICS
- Big Data y People Analytics en RRHH
- People Analytics para mejorar la gestión de personas
- Relaciones formales e informales entre colaboradores
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CICLO DE VIDA DE UN PROYECTO PEOPLE ANALYTICS
- Etapas del ciclo de vida
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ELABORACIÓN DE ESTRATEGIA DE RRHH BASADA EN PEOPLE ANALYTICS
- Implementar People Analytics en los departamentos de RRHH
- Métodos para procesar la información en People Analytics
UNIDAD DIDÁCTICA 4. STRATEGIC WORKFORCE PLANNING: DECISIONES TOMADAS EN BASE A DATOS (DATA DRIVEN DECISION)
- Información de People Analytics en Recursos Humanos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A TECNOLOGÍAS Y HERRAMIENTAS BIG DATA APLICADAS A RRHH
- Tecnologías y herramientas big data aplicadas a RRHH
- Nuevas tendencias en People Analytics
UNIDAD DIDÁCTICA 6. POWERBI
- Qué es Power BI
- Funciones de Power BI
- Licencias de Power BI
- Roles de Power BI
- Planificación de proyectos con Power BI
UNIDAD DIDÁCTICA 7. MODELOS PREDICTIVOS PARA TOMA DE DECISICIONES EN RRHH
- Métricas en People Analytics
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Titulación
INESEM Business School se ocupa también de la gestión de la Apostilla de la Haya, previa demanda del estudiante. Este sello garantiza la autenticidad de la firma del título en los 113 países suscritos al Convenio de la Haya sin necesidad de otra autenticación. El coste de esta gestión es de 65 euros. Si deseas más información contacta con nosotros en el 958 050 205 y resolveremos todas tus dudas.
Explora nuestras Áreas Formativas
Construye tu carrera profesional
Descubre nuestro amplio Catálogo Formativo, incluye programas de Cursos Superior, Expertos, Master Profesionales y Master Universitarios en las diferentes Áreas Formativas para impulsar tu carrera profesional.
Curso Superior de Big Data para RRHH