Descripción

Jeff Bezos ha llegado al espacio. ¿Te imaginas a dónde podrías llegar tú con las competencias adecuadas? Matricúlate ya en este Máster título propio y comienza a construir tu futuro como líder tecnológico” 

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En un sector que requiere de técnicos altamente cualificados y especializados, los líderes deben ser aún más competentes y poseer un cuadro de habilidades amplio con el que poder gestionar no sólo el día a día del trabajo, sino los posibles problemas o cambios radicales que puede sufrir un proyecto debido a la naturaleza cambiante de la tecnología. 

Así, el  Máster título propio en Dirección Avanzada de Proyectos Tecnológicos incide en métodos como la gestión agile de proyectos y cómo esta se puede aplicar en el ámbito del desarrollo de software, la gestión empresarial en torno a los recursos disponibles y la especial importancia del análisis de datos a la hora de tomar decisiones que puedan favorecer enormemente al proyecto. Es precisamente la analítica la que tiene mayor relevancia, pues durante toda la capacitación se abordará el presente y futuro de la misma, con sus múltiples aplicaciones en todos los ámbitos del trabajo. 

El alumno adquirirá un conjunto de conocimientos imprescindibles a la hora de dirigir equipos multidisciplinares, haciendo que su currículum sea más atractivo para las empresas más punteras del sector.  Comprendiendo todo lo que conlleva gestionar un proyecto tecnológico y sus complejidades, el estudiante verá incrementados no sólo sus conocimientos sino también su proyección laboral.  

Un Máster título propio que, además, cuenta con la particularidad de cursarse de manera 100% online, lo que facilita al alumno la labor de estudio pues elimina la obligatoriedad de asistir a un centro físico y los horarios fijos que ello conlleva. Todo el material didáctico está accesible desde cualquier dispositivo con conexión a internet, lo que permite la flexibilidad necesaria para adaptar el material de estudio a los propios ritmos y obligaciones del alumno.  

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Este Máster título propio en Dirección Avanzada de Proyectos Tecnológicos contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

  • El estudio intensivo de todos los ámbitos de la dirección, desde la gestión de recursos a la administración del capital humano 
  • Contenido amplio sobre la metodología analítica más novedosa del mercado, enseñando al alumno a aplicarla en el desarrollo del proyecto 
  • Gran cantidad de material audiovisual y práctico, lo que hace la labor de estudio más ligera para el alumno 
  • Información actualizada sobre cómo se dirigen los equipos de trabajo del
  • sector tecnológico hoy en día 
  • Especial atención al marco legal que rigen los proyectos tecnológicos con datos personales  
  • La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Nada te podrá pillar por sorpresa con los conocimientos que vas a adquirir en este Máster título propio en Dirección Avanzada de Proyectos Tecnológicos” 

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.   

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Temario

El temario del Máster título propio en Dirección Avanzada de Proyectos Tecnológicos recoge todos los conocimientos y metodologías necesarias para hacer que el alumno afronte cualquier clase de proyecto de desarrollo tecnológico. Además, el contenido está escrito de una forma clara y precisa, apoyado en numerosos ejemplos prácticos para facilitar la lectura y aprendizaje. Se estructura en 10 módulos que, a su vez, se dividen en 10 temas. Cada uno de estos temas está bien definido y organizado, ayudando a que el alumno pueda consultar cualquier tipo de duda rápidamente.  

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Realizado por los mejores expertos que TECH ha podido reunir, encontrarás todas las claves para convertirte en un líder de éxito en este Máster título propio en Dirección Avanzada de Proyectos Tecnológicos”  

Módulo 1. Dirección y Gestión Agile de Proyectos Tecnológicos 

1.1. La gestión de proyectos 

1.1.1. Dirección y gestión de proyectos 
1.1.2. Fases de un proyecto 

1.2. Dirección de proyectos según Project Management Institute 

1.2.1. PMI y PMBOK 
1.2.2. Proyecto, programa y porfolio de Proyectos 
1.2.3. Evolución y activos de los procesos de las organizaciones que trabajan con proyectos 

1.3. Gestión de procesos según Project Management Institute 

1.3.1. Grupos de procesos y áreas de conocimiento 
1.3.2. Matriz de procesos 

1.4. Metodologías ágiles para la gestión de proyectos 

1.4.1. Motivación para su aplicación 
1.4.2. Valores Agile y principios del Manifiesto Agile 
1.4.3. Escenarios de aplicación 

1.5. SCRUM para la gestión ágil de proyectos: Descripción del Framework 

1.5.1. Framework para gestión ágil 
1.5.2. Pilares y valores Scrum 

1.6. SCRUM para la gestión ágil de proyectos: Aplicación del modelo 

1.6.1. Aplicación del framework 
1.6.2. Personas, roles y responsabilidades en Scrum 
1.6.3. Sprint Planning, Daily Scrum, Sprint Review, Sprint Retrospective y Sprint Refinement 

1.7. SCRUM para la gestión Agile de proyectos 

1.7.1. Product Backlog, Sprint Backlog e Incremento 
1.7.2. Acuerdos en un equipo Scrum 
1.7.3. Evaluación del rendimiento 

1.8. KANBAN para la gestión Agile de proyectos 

1.8.1. El modelo 
1.8.2. Método Kanban, elementos y beneficios 
1.8.3. Escenarios de uso habituales 

1.9. KANBAN para la gestión Agile de proyectos: Aplicación del modelo 

1.9.1. Fundame 
1.9.2. Aplicación 
1.9.3. Evaluación del rendimiento 

1.10. Elección de modelo para la dirección de proyectos 

1.10.1. Criterios para la selección de tipo de modelo de dirección 
1.10.2. Métodos tradicionales vs métodos ágiles 
1.10.3. Conclusiones 

Módulo 2. Gestión de Requisitos y Análisis de Procesos en Proyectos de Desarrollo de Software 

2.1. Análisis de sistemas 

2.1.1. Funciones del analista sistemas 
2.1.2. Ciclo de desarrollo software: SDLC, OO. Agile 
2.1.3. SDLC, OO y Agile 

2.2. Importancia del análisis y diseño de sistemas 

2.2.1. Sistema de información 
2.2.2. Integración tecnología IT: HW y software 
2.2.3. Selección de metodología 

2.3. Ciclo de vida de desarrollo de software 

2.3.1. Campañas y tipos 
2.3.2. Redención y accionamiento 
2.3.3. Tipos de estrategia 
2.3.4. Plan de marketing digital 

2.4. Modelo y diseño de sistemas. Integración 

2.4.1. Dependencias con otros sistemas operativos en la organización 
2.4.2. Integración con metodologías gestión proyectos como PMBOOK 
2.4.3. Integración con metodologías ágiles 

2.5. Toma de requisitos 

2.5.1. Métodos interactivos: Entrevistas, JAD y cuestionarios. 
2.5.2. Métodos no-interactivos: Observación, revisión documentos 
2.5.3. Técnicas de muestreo: Sampling 

2.6. Análisis de procesos. DFDs 

2.6.1. Desarrollo de un DFD con varios niveles. 
2.6.2. Tipos DFD’s: Físicos y lógicos, basados en eventos. 
2.6.3. Particionado DFD’s 

2.7. Análisis de procesos. Diccionario de datos 

2.7.1. Creación del diccionario de datos basado en DAFD previo. 
2.7.2. Nomenclatura del diccionario de datos 
2.7.3. Creación XMLs para intercambio de datos con otros sistemas 

2.8. Análisis de procesos. Especificaciones de procesos 

2.8.1. Decisiones estructuradas y semiestructuradas 
2.8.2. IF-THE-ELSE 
2.8.3. Tablas y árboles de decisión. 

2.9. Importancia de diseño 

2.9.1. Diseño de salidas 
2.9.2. Diseño entradas 
2.9.3. Validación del diseño 

2.10. Diseño de la base de datos 

2.10.1. Normalización de datos 
2.10.2. Diagramas E-R: Relaciones 1 a muchos y muchos a muchos 
2.10.3. Desnormalización 

Módulo 3. Gestión empresarial: Tecnologías para gestión de recursos y clientes 

3.1. Sistemas de almacenamiento y gestión de información empresarial 

3.1.1. Enterprise Resource Planning 
3.1.2. Customer Relationship Management 
3.1.3. Enterprise Resource Planning vs Customer Relationship Management 
3.1.4. Enterprise Resource Planning y Customer Relationship Management en el negocio 

3.2. El Enterprise Resource Planning 

3.2.1. Aportación de un Enterprise Resource Planning en la empresa 
3.2.2. Implantación y gestión 
3.2.3. Día a día de un Enterprise Resource Planning 

3.3. Enterprise Resource Planning y su gestión 

3.3.1. Los módulos de un ERO 
3.3.2. Tipos de sistemas de Enterprise Resource Planning 
3.3.3. Herramientas en el mercado 

3.4. Customer Relationship Management 

3.4.1. Aportación de un Customer Relationship Management a la empresa 
3.4.2. Diseño de un sistema de información 
3.4.3. Customer Relationship Management para procesos de mejora 

3.5. Customer Relationship Management para diseños de proyectos 

3.5.1. Situación actual del entorno 
3.5.2. Venta o fidelización 
3.5.3. Rentabilidad de fidelizar clientes 

3.6. Customer Relationship Management. Trabajar con la información 

3.6.1. Marketing y gestión de proyectos 
3.6.2. Factores de éxito 
3.6.3. Estrategias 

3.7. Customer Relationship Management. Herramienta de comunicación 

3.7.1. La comunicación 
3.7.2. La Información 
3.7.3. La Escucha Activa 
3.7.4. Estrategias de inversión en sistemas de información 

3.8. Customer Relationship Management. Recuperación de clientes insatisfechos 

3.8.1. Detección de errores a tiempo 
3.8.2. Corrección y subsanación de errores 
3.8.3. Recuperación del cliente y diseño de procesos de mejora continua 

3.9. Proyectos informáticos 

3.9.1. Objetivos 
3.9.2. Enterprise Resource Planning y Customer Relationship Management para atraer clientes 
3.9.3. Diseño de proyectos 
3.9.4. Evaluación y registro de resultados 

3.10. Desarrollo de un proyecto informático 

3.10.1. Errores frecuentes 
3.10.2. Metodología 
3.10.3. Segmentación y procesos 
3.10.4. Formación 
3.10.5. Diseño de acciones aplicadas a Customer Relationship Management y Enterprise Resource Planning 

Módulo 4. Dirección y Control de Proyectos Informáticos mediante inteligencia de negocio 

4.1. Inteligencia de negocio 

4.1.1. Inteligencia de negocio 
4.1.2. Gestión de los datos 
4.1.3. Ciclo de vida del Dato 
4.1.4. Arquitectura 
4.1.5. Aplicaciones 

4.2. Gestión de proyectos informáticos mediante Técnicas Analíticas 

4.2.1. Elección de Inteligencia de Negocio 
4.2.2. Ventajas de la Inteligencia de Negocio para los proyectos 
4.2.3. Ejemplos y aplicaciones 

4.3. Recolección y almacenamiento 

4.3.1. Modelos de negocio y modelos de datos 
4.3.2. Tipos de almacenamiento 
4.3.3. Almacenamiento de Big Data en la nube 

4.4. Procesamiento masivo de datos e información 

4.4.1. Tipos de procesamiento de datos 
4.4.2. Técnicas para simplificar el procesamiento masivo 
4.4.3. Procesamiento en la nube 

4.5. Técnicas analíticas 

4.5.1. Técnicas analíticas 
4.5.2. Análisis predictivo 
4.5.3. Análisis de patrones y recomendación 
4.5.4. Aprendizaje automático escalable 

4.6. Visualización para toma de decisiones 

4.6.1. Visualización y análisis de datos 
4.6.2. Herramientas 
4.6.3. La visualización para el análisis de datos 
4.6.4. Diseño de informes 

4.7. Consumo de información empresarial 

4.7.1. El cuadro de mando 
4.7.2. Diseño y extracción de KPIs 
4.7.3. Información geográfica 

4.8. Seguridad y gobernanza 

4.8.1. Seguridad 
4.8.2. Gobernanza 

4.9. Aplicaciones reales a proyectos informáticos 

4.9.1. De la recolección al procesamiento 
4.9.2. Del análisis a la visualización 

4.10. Dirección de un proyecto 

4.10.1. Proyecto 
4.10.2. Toma de requisitos y objetivos 
4.10.3. Puesta en marcha y ejecución 

Módulo 5. Monitoreo y Control Estratégico de Proyectos Informáticos 

5.1. El dato y la información para la toma de decisiones y la dirección de proyectos. 

5.1.1. Inteligencia de negocio 
5.1.2. Evolución del concepto de inteligencia de negocio 
5.1.3. Ciclo de vida del dato 

5.2. Técnicas para análisis de información 

5.2.1. Analítica descriptiva 
5.2.2. Analítica prescriptiva 
5.2.3. Analítica predictiva 
5.2.4. Análisis de patrones y recomendaciones 
5.2.5. Aportaciones del análisis en proyectos informáticos 

5.3. Tipos de datos 

5.3.1. Datos estructurados 
5.3.2. Datos semi estructurados 
5.3.3. Datos no estructurados 

5.4. Almacenamiento y gestión 

5.4.1. Data Lake, Data Warehouse y Data Mart 
5.4.2. Etapas en la gestión del dato: Extracción, transformación y carga 
5.4.3. Paradigma ETL y ELT 

5.5. Gestión del dato para implantación de un proyecto 

5.5.1. Uso del dato en el diseño de un proyecto 
5.5.2. Toma de decisiones 
5.5.3. Aportaciones 

5.6. Soluciones de inteligencia de negocio: Power BI 

5.6.1. Ecosistema 
5.6.2. Posibles fortalezas y debilidades 

5.7. Soluciones de inteligencia de negocio: Tableau 

5.7.1. Ecosistema 
5.7.2. Fortalezas y debilidades 

5.8. Soluciones de inteligencia de negocio: Qlik 

5.8.1. Ecosistema 
5.8.2. Posibles fortalezas y debilidades 

5.9. Soluciones de inteligencia de negocio: Prometeus 

5.9.1. Ecosistema 
5.9.2. Posibles fortalezas y debilidades 

5.10. El futuro de la inteligencia de negocio 

5.10.1. Aplicaciones en la nube 
5.10.2. Inteligencia de negocio de autoconsumo 
5.10.3. Integración con Data Science. Generación de valor 

Módulo 6. Analítica Digital para la toma de decisiones en Proyectos Tecnológicos 

6.1. Analítica digital 

6.1.1. Analítica digital 
6.1.2. Modus operandi 

6.2. Google Analytics: Herramienta de análisis 

6.2.1. Google Analytics 
6.2.2. Cuantificar y cualificar: Métricas y dimensiones 
6.2.3. Objetivos del análisis 

6.3. Métricas 

6.3.1. Métricas básicas 
6.3.2. KPI (Key Performance Indicators) o métricas avanzadas 
6.3.3. El objetivo: La conversión 

6.4. Dimensiones 

6.4.1. Campaña / keyword 
6.4.2. Fuente / medio 
6.4.3. Contenido 

6.5. Google Analytics 

6.5.1. Instalación y configuración de la herramienta 
6.5.2. Versiones existentes en la actualidad: UA / GA4 
6.5.3. Objetivos de conversión. Embudos de conversión 

6.6. Estructura de Google Analytics: Áreas de trabajo 

6.6.1. Cuentas 
6.6.2. Propiedades 
6.6.3. Vistas 

6.7. Informes de Google Analytics 

6.7.1. En tiempo real 
6.7.2. Audiencia 
6.7.3. Adquisición 
6.7.4. Comportamiento 
6.7.5. Conversiones 

6.8. Informes Avanzados de Google Analytics 

6.8.1. Informes personalizados 
6.8.2. Paneles 
6.8.3. APIs 

6.9. Filtrado 

6.9.1. Filtrado y segmentación. Usabilidad 
6.9.2. Segmentos predefinidos y segmentos personalizados 
6.9.3. Listas de Remarketing 

6.10. Plan de Analítica Digital 

6.10.1. Medición 
6.10.2. Implementación en el entorno tecnológico 
6.10.3. Conclusiones 

Módulo 7. Mejora de proyectos informáticos y negocios mediante técnicas analíticas 

7.1. La Analítica de datos en las empresas 

7.1.1. La analítica de datos en las empresas 
7.1.2. El valor 
7.1.3. Gestión de proyectos según el valor 

7.2. Marketing digital 

7.2.1. Marketing digital 
7.2.2. Beneficios del marketing digital 

7.3. Marketing digital. Preparación 

7.3.1. Campañas 
7.3.2. Ejecución y medición 
7.3.3. Variantes de estrategia digital 
7.3.4. Planificación 

7.4. Marketing digital. Ejecución 

7.4.1. Aplicaciones 
7.4.2. Integración en entornos web 

7.5. Ciclo de vida 

7.5.1. Customer journey vs campañas 
7.5.2. Medición 

7.6. Gestión del dato 

7.6.1. Datawarehouse y Datalab 
7.6.2. Aplicaciones para la generación de bases de campañas 
7.6.3. Opciones de accionamiento 

7.7. Exclusiones de campañas 

7.7.1. Tipos 
7.7.2. GDPR y Robinson 
7.7.3. Anonimización del dato 

7.8. Cuadros de mandos 

7.8.1. Audiencia 
7.8.2. Story-telling 
7.8.3. Aplicaciones 

7.9. Conclusiones de valor en analítica de datos: 

7.9.1. Visión global del cliente 
7.9.2. Estrategia del análisis y tipos 
7.9.3. Aplicaciones 

7.10. Aplicación en escenarios empresariales 

7.10.1. Clustering de cartera 
7.10.2. Modelos predictivos de riesgo 
7.10.3. Caracterización de clientes de cartera 
7.10.4. Tratamiento de imágenes 
7.10.5. Modelos de proposición de oferta 

Módulo 8. Calidad en Dirección e Implementación de Proyectos Software 

8.1. Calidad del software 

8.1.1. Metodologías y normativas 
8.1.2. Informes de calidad de software: Informe CHAOS de Standish Group 
8.1.3. Certificaciones de calidad de Software: ISO, AENOR 

8.2. Codificación segura 

8.2.1. Codificación: Razones y tipos de códigos 
8.2.2. Reglas de codificación 

8.3. Calidad de los datos mediante la validación de entrada. 

8.3.1. Captura eficiente de datos 
8.3.2. Métodos de “data-entry”: OCR, Keyboard, RFID, etc. 
8.3.3. Test y pruebas de validación de datos 

8.4. Gestión de Calidad Total: Six Sigma 

8.4.1. TQM 
8.4.2. Six Sigma: Metodología y cultura 
8.4.3. Diseño sistemas “Top Down” y programación modular 
8.4.4. Documentación: Método documentación FOLKLORE. 

8.5. Pruebas, mantenimiento y auditorias 

8.5.1. Procesos de test 
8.5.2. Uso de datos de test 
8.5.3. Auditorias y auditores externos 

8.6. Calidad de productos implementados en redes 

8.6.1. Tecnología “Client-Server” 
8.6.2. Tecnología “Cloud Computing” 

8.7. Formación a usuarios 

8.7.1. Estrategias de formación a usuarios. 
8.7.2. Guías de formación. 

8.8. Estrategias conversión/migración a nuevos sistemas 

8.8.1. Estrategias de migración: Paralelo, gradual 
8.8.2. Plan de migración/conversión 
8.8.3. Gestión de los propietarios de los datos 

8.9. Seguridad 

8.9.1. Seguridad física y lógica: Destrucción de documentos 
8.9.2. Comercio electrónico 
8.9.3. Plan “Disaster-Recovery” 

8.10. Evaluación 

8.10.1. Técnicas de evaluación de calidad 
8.10.2. Evaluación en entornos web 

Módulo 9. Cumplimiento normativo para la seguridad de información en proyectos tecnológicos 

9.1. Normativa de protección de datos 

9.1.1. Marco normativo 
9.1.2. Sujetos obligados al cumplimiento de la normativa 

9.1.2.1. Responsables, corresponsables y encargados de tratamiento 

9.1.3. La figura del delegado de Protección de Datos 

9.2. Tratamiento de los datos personales 

9.2.1. Licitud, lealtad y transparencia 
9.2.2. Limitación de la finalidad 
9.2.3. Minimización de datos, exactitud y limitación del plazo de conservación 
9.2.4. Integridad y confidencialidad 
9.2.5. Responsabilidad proactiva 

9.3. Protección de datos desde el diseño y por defecto 

9.3.1. Seudonimización de datos 
9.3.2. Minimización de datos 
9.3.3. Medidas organizativas acordes a la finalidad del tratamiento 

9.4. Bases de licitud o legitimación y habilitaciones para el tratamiento. Comunicación de datos 

9.4.1. Consentimiento 
9.4.2. Relación contractual o medidas precontractuales 
9.4.3. Cumplimiento de una obligación legal 
9.4.4. Protección de intereses vitales del interesado u otra persona 
9.4.5. Interés público o ejercicio de poderes públicos 
9.4.6. Interés legítimo: Ponderación de intereses 

9.5. Derechos de los individuos 

9.5.1. Transparencia e información 
9.5.2. Acceso 
9.5.3. Rectificación y supresión (derecho al olvido), limitación y portabilidad 
9.5.4. Oposición y decisiones individuales automatizadas 
9.5.5. Limitaciones a los derechos 

9.6. Análisis y Gestión de riesgos de tratamientos de datos personales 

9.6.1. Identificación de riesgos y amenazas para los derechos y libertades de las personas físicas 
9.6.2. Evaluación de riesgos 
9.6.3. Plan de tratamiento de riesgos 

9.7. Técnicas para garantizar el cumplimiento de la normativa de protección de datos 

9.7.1. Identificación de medidas de responsabilidad proactiva 
9.7.2. Registro de actividades de tratamiento 
9.7.3. Gestión de brechas de seguridad 
9.7.4. Códigos de conducta y certificaciones 

9.8. La Evaluación de Impacto relativa a la protección de los datos personales (EIPD o DPIA) 

9.8.1. Estudio de necesidad de la EIPD 
9.8.2. Metodología de evaluación 
9.8.3. Identificación de riesgos y amenazas 
9.8.4. Consulta previa a la autoridad de control 

9.9. Seguridad de la información 

9.9.1. Marcos normativos de seguridad 
9.9.2. La evaluación y certificación de productos de seguridad TIC 
9.9.3. Catálogo de Productos y servicios STIC (CPSTIC) 

9.10. Las autoridades de control. Infracciones y sanciones 

9.10.1. Infracciones 
9.10.2. Sanciones 
9.10.3. Procedimiento sancionador 
9.10.4. Las autoridades de control y mecanismos de cooperación 

Módulo 10. Gestión de equipos en proyectos informáticos 

10.1. Gestión de equipos 

10.1.1. Las habilidades directivas 
10.1.2. La gestión del capital humano y las funciones directivas 
10.1.3. Clasificación y tipos de habilidades directivas 
10.1.4. Gestión de liderazgo de grupos en las empresas 

10.2. Team Building 

10.2.1. Dirección de equipos 
10.2.2. Evaluación del desempeño 
10.2.3. Delegación y empowerment 
10.2.4. Gestión del compromiso 

10.3. Equipo de trabajo 

10.3.1. Cultura: Misión, visión, valores 
10.3.2. Planeación y estrategia 
10.3.3. Organización y seguimiento 
10.3.4. Feedback y feedforward 
10.3.5. Evaluación de resultados 

10.4. Etapas en la formación de equipo 

10.4.1. Etapa de dependencia 
10.4.2. Etapa de contradependencia 
10.4.3. Etapa de independencia 
10.4.4. Etapa de interdependencia 

10.5. Organización de proyectos informáticos 

10.5.1. Planificación en la empresa 
10.5.2. Planificación del tiempo 
10.5.3. Planificación de recursos 
10.5.4. Planificación de los costes 

10.6. Talent management en la empresa 

10.6.1. El talento 
10.6.2. Gestión del talento 
10.6.3. Dimensiones del talento 
10.6.4. Atracción del talento 

10.7. La comunicación en la empresa 

10.7.1. El proceso de comunicación en la empresa 

10.7.1.1. Las relaciones y la comunicación interna de la empresa 
10.7.1.2. La relación entre organización y comunicación en la empresa: Centralización o descentralización 
10.7.1.3. Herramientas de comunicación interna y externa 

10.7.2. Relaciones interpersonales en la empresa 

10.7.2.1. La comunicación y el conflicto interpersonal 
10.7.2.2. Filtros y barreras de la comunicación 
10.7.2.3. La crítica y la escucha activa 
10.7.2.4. Técnicas para la escucha activa 

10.8. Técnicas de negociación en la empresa 

10.8.1. La negociación en el ámbito directivo de las empresas tecnológicas 

10.8.1.1. Negociación 
10.8.1.2. Estilos de negociación 
10.8.1.3. Fases de la negociación 

10.8.2. Técnicas de negociación 

10.8.2.1. Estrategias y tácticas de negociación 
10.8.2.2. Tipos de negociación 

10.8.3. La figura del sujeto negociador 

10.8.3.1. Características del negociador 
10.8.3.2. Clases de negociadores 
10.8.3.3. La psicología en la negociación 

10.9. Coaching y dirección empresarial 

10.9.1. Coaching empresarial 
10.9.2. La práctica del coaching 
10.9.3. Coaching en las organizaciones 

10.10. Mentoring y dirección empresarial 

10.10.1. El Mentoring 
10.10.2. Los 4 procesos de un programa de mentoring 

10.10.2.1. Procesos 
10.10.2.2. La figura del mentor en la empresa 
10.10.2.3. Figura del protegido en la empresa tecnológica 

10.10.3. Beneficios del mentoring en la empresa 

10.10.3.1. Beneficios para la organización: Mentor y mentorizado 

10.10.4. Diferencias entre mentoring y coaching 

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El objetivo de este programa es ayudarte a alcanzar tu sueño de encabezar grandes proyectos. Matricúlate y no dejes pasar la oportunidad de dar un salte de calidad a tu carrera profesional