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Máster en Dirección Digital de RR.HH. y Big Data

Máster en Dirección Digital de RR.HH. y Big Data

LMS Leadership & Management School

Máster presencial

Madrid


9.890
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Fecha inicio

Madrid

A quién va dirigido

- Dirigido a titulados y egresados que quieran especializarse en RR.HH o profesionales con experiencia laboral. - Profesionales con experiencia laboral relevante que deseen mejorar o desarrollarse hacia una función más tecnológica y competente. - Personas que desean adquirir los conocimientos y técnicas para la gestión digital en el entorno de los Recursos Humanos. - Personas que deseen adquirir los conocimientos y habilidades para llevar a cabo un proyecto real de innovación.

Temario completo de este curso

Dirección estratégica de recursos humanos en la era digital.
  1. E-recruitment. E-selección. Selección por competencias.
  2. Onboarding y acompañamiento organizativo.
  3. Formación y desarrollo.
  4. Relaciones laborales, los sistemas de información.
  5. Gestión digital del talento y desarrollo
  6. Innovación en retribución salarial.
  7. Gestión y evaluación del desempeño. Legislación para la gestión digital.
  8. People analytics y big data.
  9. Gestión del conocimiento y de la organización.
  10. Legislación para la gestión digital.
  11. Expatriaciones y cros cultural rr.hh.
  12. Outplacement y gestión de la carrera profesional.
  13. Redes sociales corporativas.
  14. Gestión financiera y presupuestos en rr.hh.
  15. Certificaciones en calidad de gestión de rr.hh.
  16. Proyecto final.

Professional certificate in innovation of human resources management and leadership.

A. Certificate in management and leadership.

B. Certificate in innovation and change management.


TALLERES DE TECNOLOGÍA

El Programa Executive en People Analytics y Gestión Digital para Recursos Humanos (Big Data Practice) combina el método y la técnica con el que los alumnos aprenderán con herramientas tecnológicas avanzadas con el fin de adquirir los conocimientos y las habilidades necesarias para:

- Visualizar, analizar de forma eficaz datos e informes, manejos de indicadores y cuadro de mandos.

TALLER DE QLIK SENSE

Qlik Sense es una de las herramientas más potentes del mercado para visualización y análisis de datos en Recursos Humanos. Destaca su rigurosidad en la aplicación de conceptos y procesos de analytics, así como su versatilidad y capacidad omnicanal. El participante construirá́ soluciones reales combinando lo aprendido en el programa con una de las herramientas líderes del mercado.

TALLER DE SAS VISUAL ANALYTICS

SAS es la empresa de software de analytics líder a nivel mundial, siendo una de sus herramientas estrella SAS Visual Analytics, la última versión de su suite para analytics. Con SAS Visual Analytics el participante tomará contacto de primera mano con una de las aplicaciones más completas para análisis de datos y desarrollará sus propios usos y aplicaciones.

TALLER IBM WATSON

IBM Watson IBM Watson, el sistema de inteligencia artificial de IBM que es capaz de procesar textos, imágenes, voz y vídeo, permitirá a los alumnos tomar decisiones estratégicas apoyándose en hechos gracias a la analítica de talentos.

TALLER IBM WATSON

IBM Watson IBM Watson, el sistema de inteligencia artificial de IBM que es capaz de procesar textos, imágenes, voz y vídeo, permitirá a los alumnos tomar decisiones estratégicas apoyándose en hechos gracias a la analítica de talentos.

TALLER ROBÓTICA APLICADA

La Robótica Aplicada ayudará a los participantes a identificar sus competencias y niveles (assessment centre), estableciendo denominadores comunes, comprendiendo y desarrollando sus competencias propias.

TALLER LINKEDIN

LINKEDIN La mayor red profesional del mundo: con la fuerza que le dan 400 millones de usuarios. El alumno participará en un taller de estrategia en Social Media para la gestión del Talento.

TALLER OPCIONAL

Curso de Programación en “R”

  • Familiarizarse con el tratamiento, integración y gobierno de los datos corporativos.
  • Adquirir las capacidades básicas de carácter estadístico que permita al alumno en el futuro el desarrollo de modelos predictivos.
  • Profundizar en técnicas de machine learning.
Técnicas de visualización de datos.
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