Con los sistemas de estudio a distancia mejor desarrollados, este programa te permitirá aprender de forma contextual, aprendiendo de forma adecuada la parte práctica que necesitas”

En un mundo tan cambiante como el presente, la proliferación de nuevas tecnologías resulta una constante. En la actualidad, estamos acostumbrados a ver cómo herramientas, plataformas o tecnologías de vanguardia se convierten en elementos obsoletos con reducida aplicabilidad en el entorno empresarial.

Análogamente, resulta totalmente natural que tecnologías inexistentes o incipientes en nichos de mercado se transformen en tendencia en ámbitos más generales.

Sin ninguna duda, se trata de un proceso imparable y en constante evolución, máximo exponente de la revolución tecnológica actual, que obliga a los profesionales de las tecnologías de la información a una permanente especialización.

Ante esta situación, el MBA en Dirección Técnica de Data Science en la Empresa se ofrece como un programa de capacitación completo, incluyendo las tecnologías más punteras y demandadas en el ámbito empresarial.  

Así pues, en un ejercicio de síntesis, desde una perspectiva tanto técnica como de negocio, ha sido seleccionado un conjunto de materias habitualmente no cubiertas por programas educativos generalistas, con el objetivo de dotar al alumno de los conocimientos tecnológicos necesarios para el abordaje de múltiples problemas tecnológicos actuales mediante el uso de las técnicas más adecuadas y avanzadas.

De este modo, la combinación tanto de materias puramente técnicas como de negocio, hacen de este Máster de Formación Permanente una especialización de vanguardia especialmente orientada a profesionales que persiguen el aprendizaje de las tecnologías más actualmente extendidas, o un mayor nivel de conocimiento de estas.

El principal objetivo es capacitar al alumno para que aplique en el mundo real los conocimientos adquiridos en esta capacitación, en un entorno de trabajo que reproduzca las condiciones que se puede encontrar en su futuro, de manera rigurosa y realista.

Al ser en un formato 100% online, el alumno no tendrá que renunciar a sus obligaciones personales o profesionales. Una vez finalizado el programa el alumno habrá actualizado sus conocimientos y estará en posesión un título de increíble prestigio que le permitirá avanzar personal y profesionalmente.

Un intensivo programa de crecimiento profesional que te permitirá intervenir en un sector con una creciente demanda de profesionales” 

Este MBA en Dirección Técnica de Data Science en la Empresa contiene el programa académico más completo y actualizado del mercado universitario. Sus características más destacadas son:

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Un programa de alta capacitación que permitirá al alumno avanzar de manera rápida y constante en la adquisición de conocimientos, con el rigor científico de una enseñanza de calidad global”

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. 

Un programa completo y de vanguardia que te permitirá avanzar de forma progresiva y completa en la adquisición de los conocimientos que necesitas para intervenir en este sector"

Amplio pero específico, este programa te llevará al conocimiento concreto que el ingeniero informático necesita para competir entre los mejores del sector"

El programa de estudios ha sido diseñado en base a la eficacia educacional, seleccionando cuidadosamente los contenidos para ofrecer un recorrido completo, que incluye todos los campos de estudio imprescindibles para alcanzar el conocimiento real de la materia. Con las actualizaciones y aspectos más novedosos del sector. Se ha establecido así un plan de estudios cuyos módulos ofrecen una amplia perspectiva de la Dirección Técnica de Data Science en la Empresa. Desde el primer módulo el alumno verá ampliados sus conocimientos, que le capacitarán para desarrollarse profesionalmente, sabiendo que cuenta, además, con el respaldo de un equipo de expertos.

Todos los temas y áreas de conocimiento han sido recopilados en un temario completo y de absoluta actualidad, para llevar al alumno al máximo nivel tanto teórico como práctico”

Módulo 1. Principales sistemas de gestión de información

1.1. ERP y CRM

1.1.1. El ERP
1.1.2. El CRM
1.1.3. Diferencias entre ERP, CRM. Punto de venta
1.1.4. Éxito empresarial

1.2. El ERP

1.2.1. El ERP
1.2.2. Tipos de ERP
1.2.3. Desarrollo de un proyecto de implantación de un ERP
1.2.4. ERP. Optimizador de recursos
1.2.5. Arquitectura de un sistema ERP

1.3. Información aportada por el ERP

1.3.1. Información aportada por el ERP
1.3.2. Ventajas e inconvenientes
1.3.3. La información

1.4. Sistemas ERP

1.4.1. Sistemas y herramientas actuales de ERP
1.4.2. Toma de decisiones
1.4.3. Día a día con un ERP

1.5. CRM: el proyecto de implantación

1.5.1. El CRM. Proyecto de implantación
1.5.2. El CRM como herramienta comercial
1.5.3. Estrategias para el sistema de información

1.6. CRM: Fidelización de clientes

1.6.1. Punto de partida
1.6.2. Vender o fidelizar
1.6.3. Factores de éxito en nuestro sistema de fidelización
1.6.4. Estrategias multicanal
1.6.5. Diseño de las acciones de fidelización
1.6.6. E-fidelización

1.7. CRM: campañas de comunicación

1.7.1. Acciones y planes de comunicación
1.7.2. Importancia del cliente informado
1.7.3. La escucha al cliente

1.8. CRM: prevención de insatisfechos

1.8.1. Las bajas de cliente
1.8.2. Detección de errores a tiempo
1.8.3. Procesos de mejora
1.8.4. Recuperación del cliente insatisfecho

1.9. CRM: acciones especiales de comunicación

1.9.1. Objetivos y planificación de un evento en la empresa
1.9.2. Diseño y realización del evento
1.9.3. Acciones desde el departamento
1.9.4. Análisis de resultados

1.10. El Marketing relacional

1.10.1. Implantación. Errores
1.10.2. Metodología, segmentación y procesos
1.10.3. Actuación, según el departamento
1.10.4. Herramientas CRM

Módulo 2. Tipos y ciclo de vida del dato

2.1. La estadística

2.1.1. Estadística: estadística descriptiva, estadística inferencias
2.1.2. Población, muestra, individuo
2.1.3. Variables: definición, escalas de medida

2.2. Tipos de datos estadísticos

2.2.1. Según tipo

2.2.1.1. Cuantitativos: datos continuos y datos discretos
2.2.1.2. Cualitativos: datos binomiales, datos nominales y datos ordinales

2.2.2. Según su forma

2.2.2.1. Numérico
2.2.2.2. Texto
2.2.2.3. Lógico

2.2.3. Según su fuente

2.2.3.1. Primarios
2.2.3.2. Secundarios

2.3. Ciclo de vida de los datos

2.3.1. Etapas del ciclo
2.3.2. Hitos del ciclo
2.3.3. Principios FAIR

2.4. Etapas iniciales del ciclo

2.4.1. Definición de metas
2.4.2. Determinación de recursos necesarios
2.4.3. Diagrama de Gantt
2.4.4. Estructura de los datos

2.5. Recolección de datos

2.5.1. Metodología de recolección
2.5.2. Herramientas de recolección
2.5.3. Canales de recolección

2.6. Limpieza del dato

2.6.1. Fases de la limpieza de datos
2.6.2. Calidad del dato
2.6.3. Manipulación de datos (con R)

2.7. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados

2.7.1. Medidas estadísticas
2.7.2. Índices de relación
2.7.3. Minería de datos

2.8. Almacén del dato (Datawarehouse)

2.8.1. Elementos que lo integran
2.8.2. Diseño
2.8.3. Aspectos a considerar

2.9. Disponibilidad del dato

2.9.1. Acceso
2.9.2. Utilidad
2.9.3. Seguridad

2.10. Aspectos normativos

2.10.1. Ley de protección de datos
2.10.2. Buenas prácticas
2.10.3. Otros aspectos normativos

Módulo 3. Número aprendizaje automático

3.1. El conocimiento en bases de datos

3.1.1. Preprocesamiento de datos
3.1.2. Análisis
3.1.3. Interpretación y evaluación de los resultados

3.2. Machine Learning

3.2.1. Aprendizaje supervisado y no supervisado
3.2.2. Aprendizaje por refuerzo
3.2.3. Aprendizaje semisupervisado. Otros modelos de aprendizaje

3.3. Clasificación

3.3.1. Árboles de decisión y aprendizaje basado en reglas
3.3.2. Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) y algoritmos de vecinos más cercanos (KNN)
3.3.3. Métricas para algoritmos de clasificación

3.4. Regresión

3.4.1. Regresión lineal y regresión logística
3.4.2. Modelos de regresión no lineales
3.4.3. Análisis de series temporales
3.4.4. Métricas para algoritmos de regresión

3.5. Clustering

3.5.1. Agrupamiento jerárquico
3.5.2. Agrupamiento particional
3.5.3. Métricas para algoritmos de clustering

3.6. Reglas de asociación

3.6.1. Medidas de interés
3.6.2. Métodos de extracción de reglas
3.6.3. Métricas para los algoritmos de reglas de asociación

3.7. Multiclasificadores

3.7.1. “Bootstrap aggregation” o “bagging”
3.7.2. Algoritmo de “Random Forests”
3.7.3. Algoritmo de “Boosting”

3.8. Modelos de razonamiento probabilístico

3.8.1. Razonamiento probabilístico
3.8.2. Redes bayesianas o redes de creencia
3.8.3. “Hidden Markov Models”

3.9. Perceptrón Multicapa

3.9.1. Red neuronal
3.9.2. Aprendizaje automático con redes neuronales
3.9.3. Descenso del gradiente, “backpropagation” y funciones de activación
3.9.4. Implementación de una red neuronal artificial

3.10 Aprendizaje profundo

3.10.1. Redes neuronales profundas. Introducción
3.10.2. Redes convolucionales
3.10.3. Sequence Modeling
3.10.4. Tensorflow y Pytorch

Módulo 4. Analítica web

4.1. Analítica web

4.1.1. Introducción
4.1.2. Evolución de la analítica web
4.1.3. Proceso de análisis

4.2. Google Analytics

4.2.1. Google Analytics
4.2.2. Uso
4.2.3. Objetivos

4.3. Hits. Interacciones con el sitio web

4.3.1. Métricas básicas
4.3.2. KPI (Key Performance Indicators)
4.3.3. Porcentajes de conversión adecuados

4.4. Dimensiones frecuentes

4.4.1. Fuente
4.4.2. Medio
4.4.3. Keyword
4.4.4. Campaña
4.4.5. Etiquetado personalizado

4.5. Configuración de Google Analytics

4.5.1. Instalación. Creación de la cuenta
4.5.2. Versiones de la herramienta: UA/GA4
4.5.3. Etiqueta de seguimiento
4.5.4. Objetivos de conversión

4.6. Organización de Google Analytics

4.6.1. Cuenta
4.6.2. Propiedad
4.6.3. Vista

4.7. Informes de Google Analytics

4.7.1. En tiempo real
4.7.2. Audiencia
4.7.3. Adquisición
4.7.4. Comportamiento
4.7.5. Conversiones
4.7.6. Comercio electrónico

4.8. Informes avanzados de Google Analytics

4.8.1. Informes personalizados
4.8.2. Paneles
4.8.3. APIs

4.9. Filtros y segmentos

4.9.1. Filtro
4.9.2. Segmento
4.9.3. Tipos de segmentos: predefinidos/personalizados
4.9.4. Listas de Remarketing

4.10. Plan de analítica digital

4.10.1. Medición
4.10.2. Implementación en el entorno tecnológico
4.10.3. Conclusiones

Módulo 5. Normativas para gestión de datos

5.1. Marco regulatorio

5.1.1. Marco normativo y definiciones
5.1.2. Responsables, corresponsables y encargados de tratamiento
5.1.3. Próximo marco normativo en materia de inteligencia artificial

5.2. Principios relativos al tratamiento de datos personales

5.2.1. Licitud, lealtad y transparencia y limitación de la finalidad
5.2.2. Minimización de datos, exactitud y limitación del plazo de conservación
5.2.3. Integridad y confidencialidad
5.2.4. Responsabilidad proactiva

5.3. Legitimación y habilitación para el tratamiento

5.3.1. Bases de legitimación
5.3.2. Habilitaciones para el tratamiento de categorías especiales de datos
5.3.3. Comunicaciones de datos

5.4. Derechos de los individuos

5.4.1. Transparencia e información
5.4.2. Acceso
5.4.3. Rectificación y supresión (derecho al olvido), limitación y portabilidad
5.4.4. Oposición y decisiones individuales automatizadas
5.4.5. Límites a los derechos

5.5. Análisis y gestión de riesgos

5.5.1. Identificación de riesgos y amenazas para los derechos y libertades de las personas físicas
5.5.2. Evaluación de riesgos
5.5.3. Plan de tratamiento de riesgos

5.6. Medidas de responsabilidad proactiva

5.6.1. Identificación de técnicas para garantizar y acreditar cumplimiento
5.6.2. Medidas organizativas
5.6.3. Medidas técnicas
5.6.4. Gestión de violaciones de la seguridad de los datos personales
5.6.5. El registro de actividades de tratamiento

5.7. La evaluación de impacto relativa a la protección de los datos personales (EIPD o DPIA)

5.7.1. Actividades que requieren EIPD
5.7.2. Metodología de evaluación
5.7.3. Identificación de riesgos, amenazas y consulta a la autoridad de control

5.8. Regulación contractual: responsables, encargados y otros sujetos

5.8.1. Contratos en materia de protección de datos
5.8.2. Atribución de responsabilidades
5.8.3. Contratos entre corresponsables

5.9. Transferencias internacionales de datos

5.9.1. Definición y garantías que deben adoptarse
5.9.2. Las cláusulas contractuales tipo
5.9.3. Otros instrumentos para regular transferencias

5.10. Infracciones y sanciones

5.10.1. Infracciones y sanciones
5.10.2. Criterios de graduación en materia sancionadora
5.10.3. El delegado de protección de datos
5.10.4. Funciones de las autoridades de control

Módulo 6. Sistemas escalables y confiables de uso masivo de datos

6.1. Escalabilidad, confiabilidad y mantenibilidad

6.1.1. Escalabilidad
6.1.2. Confiabilidad
6.1.3. Mantenibilidad

6.2. Modelos de datos

6.2.1. Evolución de los modelos de datos
6.2.2. Comparación del modelo relacional con el modelo NoSQL basado en documentos
6.2.3. Modelo de grafos

6.3. Motores de almacenamiento y recuperación de datos

6.3.1. Almacenamiento estructurado en log
6.3.2. Almacenamiento en tablas de segmentos
6.3.3. Árboles B

6.4. Servicios, paso de mensajes y formatos para codificar datos

6.4.1. Flujo de datos en servicios REST
6.4.2. Flujo de datos en paso de mensajes
6.4.3. Formatos de envío de mensajes

6.5. Replicación

6.5.1. Teorema CAP
6.5.2. Modelos de consistencia
6.5.3. Modelos de réplica en base a conceptos de líder y seguidores

6.6. Transacciones distribuidas

6.6.1. Operaciones atómicas
6.6.2. Transacciones distribuidas desde diferentes enfoques Calvin, Spanner
6.6.3. Serializabilidad

6.7. Particionado

6.7.1. Tipos de particionado
6.7.2. Índices en particiones
6.7.3. Rebalanceado de particiones

6.8. Procesamiento por lotes

6.8.1. El Procesamiento por lotes
6.8.2. MapReduce
6.8.3. Enfoques posteriores a MapReduce

6.9. Procesamiento de flujos de datos

6.9.1. Sistemas de mensajes
6.9.2. Persistencia de flujos de datos
6.9.3. Usos y operaciones con flujos de datos

6.10. Casos de uso. Twitter, Facebook, Uber

6.10.1. Twitter: el uso de Caches
6.10.2. Facebook: modelos no relacionales
6.10.3. Uber: diferentes modelos para diferentes propósitos

Módulo 7. Administración de sistemas para despliegues distribuidos

7.1. Administración clásica. El modelo monolítico

7.1.1. Aplicaciones clásicas. Modelo monolítico
7.1.2. Requisitos de sistemas para aplicaciones monolíticas
7.1.3. La administración de sistemas monolíticos
7.1.4. Automatización

7.2. Aplicaciones distribuidas. El microservicio

7.2.1. Paradigma de computación distribuida
7.2.2. Modelos basados en microservicios
7.2.3. Requisitos de sistemas para modelos distribuidos
7.2.4. Aplicaciones monolíticas vs. Aplicaciones distribuidas

7.3. Herramientas para la explotación de recursos

7.3.1. Gestión del “hierro”
7.3.2. Virtualización
7.3.3. Emulación
7.3.4. Paravirtualización

7.4. Modelos IaaS, PaaS y SaaS

7.4.1. Modelo IaaS
7.4.2. Modelo PaaS
7.4.3. Modelo SaaS
7.4.4. Patrones de diseño

7.5. Containerización

7.5.1. Virtualización con cgroups
7.5.2. Containers
7.5.3. De la aplicación al contenedor
7.5.4. Orquestación de contenedores

7.6. Clusterización

7.6.1. Alto rendimiento y alta disponibilidad
7.6.2. Modelos de alta disponibilidad
7.6.3. Clúster como plataforma SaaS
7.6.4. Securización de clústers

7.7. Cloud computing

7.7.1. Clústers vs. clouds
7.7.2. Tipos de clouds
7.7.3. Modelos de servicio en cloud
7.7.4. Sobresuscripción

7.8. Monitorización y testing

7.8.1. Tipos de monitorización
7.8.2. Visualización
7.8.3. Tests de infraestructura
7.8.4. Ingeniería del caos

7.9. Caso de estudio: Kubernetes

7.9.1. Estructura
7.9.2. Administración
7.9.3. Despliegue de servicios
7.9.4. Desarrollo de servicios para K8S

7.10. Caso de estudio: OpenStack

7.10.1. Estructura
7.10.2. Administración
7.10.3. Despliegues
7.10.4. Desarrollo de servicios para OpenStack

Módulo 8. Internet of Things

8.1. Internet of Things (IoT)

8.1.1. Internet del futuro
8.1.2. Internet of Things e Industrial Internet of Things
8.1.3. El consorcio de internet industrial

8.2. Arquitectura de referencia

8.2.1. La arquitectura de referencia
8.2.2. Capas y componentes

8.3. Dispositivos IoT

8.3.1. Clasificación
8.3.2. Componentes
8.3.3. Sensores y actuadores

8.4. Protocolos de comunicaciones

8.4.1. Clasificación
8.4.2. Modelo OSI
8.4.3. Tecnologías

8.5. Plataformas IoT e IIoT

8.5.1. La plataforma IoT
8.5.2. Plataformas Cloud de propósito general
8.5.3. Plataformas industriales
8.5.4. Plataformas de código abierto

8.6. Gestión de datos en plataformas IoT

8.6.1. Mecanismos de gestión
8.6.2. Datos abiertos
8.6.3. Intercambio de datos
8.6.4. Visualización de datos

8.7. Seguridad en IoT

8.7.1. Requisitos de seguridad
8.7.2. Áreas de seguridad
8.7.3. Estrategias de seguridad
8.7.4. Seguridad en IIoT

8.8. Áreas de aplicación de sistemas IoT

8.8.1. Ciudades inteligentes
8.8.2. Salud y condición física
8.8.3. Hogar inteligente
8.8.4. Otras aplicaciones

8.9. Aplicación de IIoT a los distintos sectores industriales

8.9.1. Fabricación
8.9.2. Transporte
8.9.3. Energía
8.9.4. Agricultura y ganadería
8.9.5. Otros sectores

8.10. Integración del IIoT en el modelo de industria 4.0

8.10.1. IoRT (Internet of Robotics Things)
8.10.2. Fabricación aditiva 3D
8.10.3. Big Data Analytics

Módulo 9. Gestión de proyectos y metodologías Agile

9.1. Dirección y gestión de proyectos

9.1.1. El proyecto
9.1.2. Fases de un proyecto
9.1.3. Dirección y gestión de proyectos

9.2. Metodología PMI para la gestión de proyectos

9.2.1. PMI (Project Management Institute)
9.2.2. PMBOK
9.2.3. Diferencia entre proyecto, programa y porfolio de proyectos
9.2.4. Evolución de las organizaciones que trabajan con proyectos
9.2.5. Activos de los procesos en las organizaciones

9.3. Metodología PMI para la gestión de proyectos: procesos

9.3.1. Grupos de procesos
9.3.2. Áreas de conocimiento
9.3.3. Matriz de procesos

9.4. Metodologías Agile para la gestión de proyectos

9.4.1. Contexto VUCA (volatilidad, incertidumbre, complejidad y ambigüedad)
9.4.2. Valores Agile
9.4.3. Principios del manifiesto Agile

9.5. Framework Agile SCRUM para la gestión de proyectos

9.5.1. Scrum
9.5.2. Los pilares de la metodología Scrum
9.5.3. Los valores en Scrum

9.6. Framework Agile SCRUM para la gestión de proyectos. Proceso

9.6.1. El proceso de Scrum
9.6.2. Roles tipificados en un proceso Scrum
9.6.3. Las ceremonias en Scrum

9.7. Framework Agile SCRUM para la gestión de proyectos. Artefactos

9.7.1. Artefactos en un proceso Scrum
9.7.2. El equipo Scrum
9.7.3. Métricas para evaluación del rendimiento de un equipo Scrum

9.8. Framework Agile KANBAN para la gestión de proyectos. Método Kanban

9.8.1. Kanban
9.8.2. Beneficios de Kanban
9.8.3. Método Kanban. Elementos

9.9. Framework Agile KANBAN para la gestión de proyectos. Prácticas del método Kanban

9.9.1. Los valores de Kanban
9.9.2. Principios del método Kanban
9.9.3. Prácticas generales del método Kanban
9.9.4. Métricas para evaluación del rendimiento de Kanban

9.10. Comparación: PMI, SCRUM y KANBAN

9.10.1. PMI–SCRUM
9.10.2. PMI–KANBAN
9.10.3. SCRUM-KANBAN

Módulo 10. Comunicación, liderazgo y gestión de equipos

10.1. Desarrollo organizativo en la empresa

10.1.1. Clima, cultura y desarrollo organizativo en la empresa
10.1.2. La gestión del capital humano

10.2. Modelos de dirección. Toma de decisiones

10.2.1. Cambio de paradigma en los modelos de dirección
10.2.2. Proceso directivo de la empresa tecnológica
10.2.3. Toma de decisiones. Instrumentos de planificación

10.3. Liderazgo. Delegación y Empowerment

10.3.1. Liderazgo
10.3.2. Delegación y Empowerment
10.3.3. Evaluación del desempeño

10.4. Liderazgo. Gestión del talento y del compromiso

10.4.1. Gestión del talento en la empresa
10.4.2. Gestión del compromiso en la empresa
10.4.3. Mejora de la comunicación en la empresa

10.5. Coaching aplicado a la empresa

10.5.1. Coaching directivo
10.5.2. Coaching de equipos

10.6. Mentoring aplicado a la empresa

10.6.1. Perfil del mentor
10.6.2. Los 4 procesos de un programa de mentoring
10.6.3. Herramientas y técnicas en un proceso de Mentoring
10.6.4. Beneficios del Mentoring en el ámbito de la empresa

10.7. Gestión de equipos I. Las relaciones interpersonales

10.7.1. Relaciones interpersonales

10.7.1.1. Estilos relacionales: Enfoques
10.7.1.2. Reuniones efectivas y acuerdos en situaciones difíciles

10.8. Gestión de equipos II. Los Conflictos

10.8.1. Los conflictos
10.8.2. Prevenir, afrontar y resolver el conflicto

10.8.2.1. Estrategias para prevenir el conflicto
10.8.2.2. La gestión de conflictos. Principios básicos
10.8.2.3. Estrategias para resolver conflictos

10.8.3. Estrés y motivación laboral

10.9. Gestión de equipos III. La negociación

10.9.1. La negociación en el ámbito directivo de las empresas tecnológicas
10.9.2. Estilos de negociación
10.9.3. Fases de la negociación

10.9.3.1. Barreras a superar en las negociaciones

10.10. Gestión de equipos IV. Técnicas de negociación

10.10.1. Técnicas y estrategias de negociación

10.10.1.1. Estrategias y principales tipos de negociación
10.10.1.2. Tácticas de negociación y cuestiones prácticas

10.10.2. La figura del sujeto negociador

Módulo 11. Liderazgo, Ética y Responsabilidad Social de las Empresas 

11.1. Globalización y Gobernanza 

11.1.1. Gobernanza y Gobierno Corporativo
11.1.2. Fundamentos del Gobierno Corporativo en las empresas
11.1.3. El Rol del Consejo de Administración en el marco del Gobierno Corporativo 

11.2. Cross Cultural Management 

11.2.1. Concepto de Cross Cultural Management   
11.2.2. Aportaciones al Conocimiento de Culturas Nacionales  
11.2.3. Gestión de la Diversidad 

11.3. Ética empresarial 

11.3.1. Ética y Moral
11.3.2. Ética Empresarial  
11.3.3. Liderazgo y ética en las empresas 

11.4. Sostenibilidad  

11.4.1. Sostenibilidad y desarrollo sostenible
11.4.2. Agenda 2030  
11.4.3. Las empresas sostenibles 

11.5. Responsabilidad Social de la Empresa 

11.5.1. Dimensión internacional de la Responsabilidad Social de las Empresas 
11.5.2. Implementación de la Responsabilidad Social de la Empresa
11.5.3. Impacto y medición de la Responsabilidad Social de la Empresa  

11.6. Sistemas y herramientas de Gestión responsable 

11.6.1. RSC: La responsabilidad social corporativa  
11.6.2. Aspectos esenciales para implantar una estrategia de gestión responsable  
11.6.3. Pasos para la implantación de un sistema de gestión de responsabilidad social corporativa
11.6.4. Herramientas y estándares de la RSC 

11.7. Multinacionales y derechos humanos 

11.7.1. Globalización, empresas multinacionales y derechos humanos 
11.7.2. Empresas multinacionales frente al derecho internacional  
11.7.3. Instrumentos jurídicos para multinacionales en materia de derechos humanos  

11.8. Entorno legal y Corporate Governance 

11.8.1. Normas internacionales de importación y exportación
11.8.2. Propiedad intelectual e industrial  
11.8.3. Derecho Internacional del Trabajo 

Módulo 12. Dirección de Personas y Gestión del Talento 

12.1. Dirección Estratégica de personas 

12.1.1. Dirección Estratégica y recursos humanos
12.1.2. Dirección estratégica de personas 

12.2. Gestión de recursos humanos por competencias 

12.2.1. Análisis del potencial
12.2.2. Política de retribución
12.2.3. Planes de carrera/sucesión 

12.3. Evaluación del rendimiento y gestión del desempeño 

12.3.1. La gestión del rendimiento
12.3.2. Gestión del desempeño: objetivos y proceso 

12.4. Innovación en gestión del talento y las personas 

12.4.1. Modelos de gestión el talento estratégico
12.4.2.  Identificación, formación y desarrollo del talento
12.4.3. Fidelización y retención
12.4.4. Proactividad e innovación 

12.5. Motivación 

12.5.1. La naturaleza de la motivación
12.5.2. La teoría de las expectativas  
12.5.3. Teorías de las necesidades  
12.5.4. Motivación y compensación económica 

12.6. Desarrollo de equipos de alto desempeño 

12.6.1. Los equipos de alto desempeño: los equipos autogestionados 
12.6.2. Metodologías de gestión de equipos autogestionados de alto desempeño 

12.7. Gestión del cambio 

12.7.1. Gestión del cambio
12.7.2. Tipo de procesos de gestión del cambio
12.7.3. Etapas o fases en la gestión del cambio 

12.8. Negociación y gestión de conflictos 

12.8.1 Negociación
12.8.2 Gestión de Conflictos
12.8.3 Gestión de Crisis 

12.9. Comunicación directiva 

12.9.1. Comunicación interna y externa en el ámbito empresarial
12.9.2. Departamentos de Comunicación
12.9.3. El responsable de comunicación de la empresa. El perfil del Dircom 

12.10. Productividad, atracción, retención y activación del talento 

12.10.1. La productividad
12.10.2. Palancas de atracción y retención de talento 

Módulo 13. Dirección Económico-Financiera 

13.1. Entorno Económico  

13.1.1. Entorno macroeconómico y el sistema financiero nacional  
13.1.2. Instituciones financieras  
13.1.3. Mercados financieros  
13.1.4. Activos financieros  
13.1.5. Otros entes del sector financiero 

13.2. Contabilidad Directiva  

13.2.1. Conceptos básicos
13.2.2. El Activo de la empresa
13.2.3. El Pasivo de la empresa
13.2.4. El Patrimonio Neto de la empresa
13.2.5. La Cuenta de Resultados  

13.3. Sistemas de información y Business Intelligence  

13.3.1. Fundamentos y clasificación
13.3.2. Fases y métodos de reparto de costes
13.3.3. Elección de centro de costes y efecto  

13.4. Presupuesto y Control de Gestión  

13.4.1. El modelo presupuestario
13.4.2. El Presupuesto de Capital
13.4.3. La Presupuesto de Explotación
13.4.5. El Presupuesto de Tesorería
13.4.6. Seguimiento del Presupuesto 

13.5. Dirección Financiera  

13.5.1. Las decisiones financieras de la empresa
13.5.2. El departamento financiero  
13.5.3. Excedentes de tesorería  
13.5.4. Riesgos asociados a la dirección financiera  
13.5.5. Gestión de riesgos de la dirección financiera  

13.6. Planificación Financiera  

13.6.1. Definición de la planificación financiera
13.6.2. Acciones a efectuar en la planificación financiera  
13.6.3. Creación y establecimiento de la estrategia empresarial  
13.6.4. El cuadro Cash Flow  
13.6.5. El cuadro de circulante  

13.7. Estrategia Financiera Corporativa  

13.7.1. Estrategia corporativa y fuentes de financiación
13.7.2. Productos financieros de financiación empresarial 

13.8. Financiación Estratégica  

13.8.1. La autofinanciación
13.8.2. Ampliación de fondos propios
13.8.3. Recursos Híbridos 
13.8.4. Financiación a través de intermediarios 

13.9. Análisis y planificación financiera  

13.9.1.  Análisis del Balance de Situación
13.9.2. Análisis de la Cuenta de Resultados
13.9.3. Análisis de la Rentabilidad  

13.10. Análisis y resolución de casos/problemas  

13.10.1. Información financiera de Industria de Diseño y Textil, S.A. (INDITEX) 

Módulo 14. Dirección Comercial y Marketing Estratégico 

14.1. Dirección comercial  

14.1.1. Marco conceptual de la dirección comercial
14.1.2. Estrategia y planificación comercial
14.1.3. El rol de los directores comerciales  

14.2. Marketing  

14.2.1. Concepto de Marketing  
14.2.2. Elementos básicos del marketing  
14.2.3. Actividades de marketing de la empresa  

14.3. Gestión Estratégica del Marketing  

14.3.1. Concepto de Marketing estratégico
14.3.2. Concepto de planificación estratégica de marketing  
14.3.3. Etapas del proceso de planificación estratégica de marketing  

14.4. Marketing digital y comercio electrónico  

14.4.1. Objetivos del Marketing digital y comercio electrónico 
14.4.2. Marketing Digital y medios que emplea  
14.4.3. Comercio electrónico. Contexto general  
14.4.4. Categorías del comercio electrónico  
14.4.5. Ventajas y desventajas del Ecommerce frente al comercio tradicional 

14.5. Marketing digital para reforzar la marca  

14.5.1. Estrategias online para mejorar la reputación de tu marca  
14.5.2. Branded Content & Storytelling 

14.6. Marketing digital para captar y fidelizar clientes  

14.6.1. Estrategias de fidelización y vinculación a través de Internet 
14.6.2. Visitor Relationship Management  
14.6.3. Hipersegmentación  

14.7. Gestión de campañas digitales  

14.7.1.  ¿Qué es una campaña de publicidad digital?
14.7.2. Pasos para lanzar una campaña de marketing online  
14.7.3. Errores de las campañas de publicidad digital 

14.8. Estrategia de ventas  

14.8.1.  Estrategia de ventas 
14.8.2. Métodos de ventas  

14.9. Comunicación Corporativa  

14.9.1 Concepto
14.9.2 Importancia de la comunicación en la organización  
14.9.3 Tipo de la comunicación en la organización  
14.9.4 Funciones de la comunicación en la organización  
14.9.5 Elementos de la comunicación  
14.9.6 Problemas de la comunicación  
14.9.7 Escenarios de la comunicación 

14.10. Comunicación y reputación digital  

14.10.1. Reputación online
14.10.2. ¿Cómo medir la reputación digital?  
14.10.3. Herramientas de reputación online  
14.10.4. Informe de reputación online  
14.10.5. Branding online 

Módulo 15. Management Directivo 

15.1. General Management  

15.1.1.  Concepto de General Management
15.1.2. La acción del Manager General  
15.1.3. El Director General y sus funciones  
15.1.4. Transformación del trabajo de la Ddirección  

15.2. El directivo y sus funciones. La cultura organizacional y sus enfoques 

15.2.1. El directivo y sus funciones. La cultura organizacional y sus enfoques 

15.3. Dirección de operaciones  

15.3.1.  Importancia de la dirección
15.3.2. La cadena de valor  
15.3.3. Gestión de calidad  

15.4. Oratoria y formación de portavoces  

15.4.1.   Comunicación interpersonal
15.4.2. Habilidades comunicativas e influencia
15.4.3. Barreras en la comunicación  

15.5. Herramientas de. comunicaciones personales y organizacional  

15.5.1. La comunicación interpersonal  
15.5.2. Herramientas de la comunicación interpersonal  
15.5.3.  La comunicación en la organización  
15.5.4. Herramientas en la organización  

15.6. Comunicación en situaciones de crisis  

15.6.1. Crisis  
15.6.2. Fases de la crisis  
15.6.3. Mensajes: contenidos y momentos  

15.7. Preparación de un plan de crisis  

15.7.1. Análisis de posibles problemas  
15.7.2. Planificación  
15.7.3. Adecuación del personal  

15.8. Inteligencia emocional   

15.8.1. Inteligencia emocional y comunicación  
15.8.2.  Asertividad, empatía y escucha activa  
15.8.3. Autoestima y comunicación emocional  

15.9. Branding Personal  

15.9.1. Estrategias para desarrollar la marca personal
15.9.2. Leyes del branding personal  
15.9.3. Herramientas de la construcción de marcas personales  

15.10. Liderazgo y gestión de equipos  

15.10.1. Liderazgo y estilos de liderazgo  
15.10.2. Capacidades y desafíos del Líder  
15.10.3. Gestión de Procesos de Cambio  
15.10.4. Gestión de Equipos Multiculturales

Una capacitación única que destaca por la calidad de su contenido y su excelente cuadro docente”