Máster en Gestión Tecnológica

MÓDULO 1. GESTIÓN DEL CAMBIO UNIDAD DIDÁCTICA 1. LOS MOTORES DE CAMBIO EN LAS EMPRESAS Nuevos paradigmas económicos Principales cambios tecnológicos Sociedad digital y del conocimiento Lean & Agile Management UNIDAD DIDÁCTICA 2. GESTIÓN DEL CAMBIO Conceptualización Modelo de Gestión del cambio organizacional Dificultades al implantar un nuevo modelo de gestión La resistencia al cambio Factores de éxito en la gestión del cambio UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPETENCIAS DEL AGENTE DE CAMBIO El directivo que piensa en digital Cambio y adaptación personal Liderazgo situacional Coordinador de estructuras y procesos UNIDAD DIDÁCTICA 4. TRANSFORMACIÓN DEL NEGOCIO Del modelo offline al entorno online Descentralización Disponibilidad de recursos Trabajo colaborativo Cuadro de mando integral UNIDAD DIDÁCTICA 5. LOS SISTEMAS DE LA EMPRESA DIGITAL SCM (Supply Chain Management) Customer Relation Management Sistemas de planificación empresariales (ERP) Sistemas de gestión del conocimiento UNIDAD DIDÁCTICA 6. CASOS REALES DE MIGRACIÓN DIGITAL De lo tradicional a lo actual Los impulsores del cambio La empresa actual Aparición de la empresa digital Nivel Internacional Caso de Internacionalización de Mango MÓDULO 2. INNOVACIÓN PARA LAS EMPRESAS DIGITALES UNIDAD DIDÁCTICA 1. PRINCIPIOS DE GESTIÓN DE LA INNOVACIÓN Definición de la gestión de la innovación Concepto y tipos de innovación Fundamentos de la innovación tecnológica El proceso de I+D+i y modelos de gestión Agentes, actividades y técnicas de gestión de la innovación UNIDAD DIDÁCTICA 2. VIGILANCIA TECNOLÓGICA Tipos de vigilancia tecnológica Aspectos esenciales de la vigilancia tecnológica Búsqueda de información Implantación de la vigilancia tecnológica UNIDAD DIDÁCTICA 3. ESTUDIO DE LA TENDENCIA TECNOLÓGICA Introducción Concepto y nociones esenciales de la prospectiva tecnológica Tipología de técnicas para la prospectiva tecnológica Requisitos de implantación UNIDAD DIDÁCTICA 4. EL BENCHMARKING Importancia del benchmarking Delimitación y benéficos del benchmarking Clasificación de las técnicas benchmarking Requisitos y etapas del benchmarking UNIDAD DIDÁCTICA 5. LA CADENA DE VALOR Origen del término Cadena de Valor Análisis de la Cadena de Valor Actividades de valor y margen Clasificación de Cadenas de Valor Fases de la creación de la Cadena de Valor MÓDULO 3. LA TECNOLOGÍA DE LA INFORMACIÓN APLICADA A LA EMPRESA UNIDAD DIDÁCTICA 1. APORTACIÓN DE LAS TIC AL NEGOCIO: NUEVAS OPORTUNIDADES Internet en la empresa: Panorama General y novedades La productividad en la Nueva Economía Nuevas formas de organización del trabajo El teletrabajo España en la Nueva Economía TIC, nuevas prácticas de trabajo y productividad UNIDAD DIDÁCTICA 2. ORGANIZACIÓN EMPRESARIAL: ESTRATEGIAS EN LA TIC La relación entre la organización de TI y el negocio Las buenas prácticas en la Gestión del Servicio: ITIL Gestión del Nivel de Servicio Gestión de la Capacidad Gestión de la Continuidad del Servicio TI Gestión de la disponibilidad Gestión financiera de los servicios de TI Centro de servicio al usuario UNIDAD DIDÁCTICA 3. NECESIDADES EN TIC DE LAS DISTINTAS ORGANIZACIONES EMPRESARIALES Las TIC en las grandes empresas Impacto de la tecnología en los resultados del negocio Las TIC en las PYMEs Las TIC en la Administración Pública UNIDAD DIDÁCTICA 4. DESARROLLO Y EXTERNALIZACIÓN DE SISTEMAS Tipificación Tipos de servicios que recoge Factores principales de desarrollo Principales obstáculos Empresas proveedoras de servicios de outsourcing Pasos a realizar en un proceso de externalización El Insourcing UNIDAD DIDÁCTICA 5. PLANES DE NEGOCIO EN TIC: LA PLANIFICACIÓN DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN Introducción El plan de Sistemas de Información (PSI) Inicio del PSI Definición y organización del PSI Estudio de la información relevante Identificación de requisitos Estudio de los Sistemas de Información actuales Diseño del modelo de Sistemas de Información Definición de la arquitectura tecnológica Definición del plan de acción Revisión y aprobación del PSI PARTICIPACIÓN EN LAS ACTIVIDADES DEL PROCESO PSI UNIDAD DIDÁCTICA 6. LA SEGURIDAD EN LAS TRANSACCIONES COMERCIALES EN INTERNET Presentación Firma Electrónica y Certificación Digital La Facturación Electrónica UNIDAD DIDÁCTICA 7. MARKETING EN LA NUEVA ECONOMÍA CRM: La gestión de las relaciones con el cliente SCM: La gestión de la cadena de suministro El CRM y el SCM dentro de los sistemas integrados de gestión UNIDAD DIDÁCTICA 8. PROCESOS DE NEGOCIO ¿Qué son los procesos? Papel e importancia de los procesos en la empresa Diferencia entre la gestión tradicional y la gestión de procesos Propietario de un proceso De la gestión de los procesos a la gestión por procesos Los procesos como base de la gestión de las organizaciones Metodología para modelos funcional de procesos: IDEFO Herramientas de las TIC para la gestión por procesos UNIDAD DIDÁCTICA 9. EL COMERCIO ELECTRÓNICO Introducción al comercio electrónico Hacia el comercio electrónico El plan de Marketing en el comercio electrónico Aspectos tecnológicos del comercio electrónico Aspectos normativos del comercio electrónico Aplicaciones del comercio electrónico UNIDAD DIDÁCTICA 10. EL TELEMARKETING Internet en el mundo de los negocios La segmentación del mercado en Internet Cómo captar clientes a través de la red La comunicación en Internet Internet como canal de distribución Cartera de productos MÓDULO 4. GESTIÓN DE LAS TIC EN LA EMPRESA UNIDAD DIDÁCTICA 1. ADMINISTRACIÓN DEL SISTEMA OPERATIVO EN SISTEMAS ERP-CRM Parámetros de configuración del sistema operativo en sistemas ERP-CRM: definición, tipología y uso Herramientas software para monitorizar procesos, eventos y rendimiento del sistema, y para la gestión del almacenamiento UNIDAD DIDÁCTICA 2. SUCESOS Y ALARMAS DEL SISTEMA OPERATIVO Envío de alarmas de aviso ante un problema en el sistema operativo Trazas y ficheros de confirmación de los procesos realizados (logs) Características y tipos UNIDAD DIDÁCTICA 3. GESTIÓN DE INCIDENCIAS DEL SISTEMA OPERATIVO Trazas del sistema (logs) Incidencias: identificación y resolución UNIDAD DIDÁCTICA 4. ADMINISTRACIÓN DEL GESTOR DE DATOS EN SISTEMAS ERP-CRM Parámetros de configuración del gestor de datos en sistemas ERP y CRM: definición, tipología y usos Herramientas software para la gestión del almacenamiento y para monitorizar procesos, eventos y rendimiento de la base de datos UNIDAD DIDÁCTICA 5. SUCESOS Y ALARMAS DEL GESTOR DE DATOS EN SISTEMAS ERP-CRM Envío de alarmas de aviso en el gestor de datos Trazas y ficheros de confirmación de los procesos realizados (logs) Características y tipos UNIDAD DIDÁCTICA 6. GESTIÓN DE MANTENIMIENTO EN SISTEMAS DE ERP-CRM Procesos de los sistemas ERP y CRM Parámetros de los sistemas que influyen en el rendimiento Herramientas de monitorización y de evaluación del rendimiento UNIDAD DIDÁCTICA 7. TRANSPORTE DE COMPONENTES ENTRE ENTORNOS DE DESARROLLO, PRUEBA Y EXPLOTACIÓN EN SISTEMAS DE ERP-CRM Control de versiones y gestión de los distintos entornos Arquitecturas de los distintos entornos según el sistema operativo El sistema de intercambio de información entre distintos entornos: características y elementos que intervienen Errores en la ejecución del transporte: tipos y solución UNIDAD DIDÁCTICA 8. PROCESOS DE EXTRACCIÓN DE DATOS EN SISTEMAS DE ERP-CRM Características y funcionalidades Procedimientos de ejecución Resolución de incidencias, trazas de ejecución UNIDAD DIDÁCTICA 9. GESTIÓN DE USUARIO Creación de usuarios Permisos por menú y por empresa UNIDAD DIDÁCTICA 10. COPIAS DE SEGURIDAD Copias de seguridad on-line/off-line Réplicas en espejo Restauración del sistema y copias MÓDULO 5. AGILE PROJECT MANAGEMENT UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LAS METODOLOGÍAS ÁGILES Ingeniería de software, sus principios y objetivos Metodologías en Espiral, Iterativa y Ágiles Prácticas ágiles Métodos ágiles Evolución de las metodologías ágiles Metodologías ágiles frente a metodologías pesadas UNIDAD DIDÁCTICA 2. AGILE PROJECT THINKING Principios de las metodologías ágiles Agile Manifesto User History UNIDAD DIDÁCTICA 3. LA PLANIFICACIÓN ÁGIL: AGILE LEADERSHIP Y CREATIVIDAD La iteracción como alternativa a la planificación lineal La comunicación y la motivación Características del liderazgo participativo Pensamiento disruptivo y desarrollo de la idea Prueba y error, learning by doing UNIDAD DIDÁCTICA 4. METODOLOGÍA EXTREME PROGRAMMING (XP) Definición y características de Extreme Programming Fases y reglas de XP La implementación y el diseño Los valores de XP Equipo y cliente de XP UNIDAD DIDÁCTICA 5. METODOLOGÍA SCRUM La teoría Scrum: framework El equipo Sprint Planning Cómo poner en marcha un Scrum UNIDAD DIDÁCTICA 6. DESARROLLO DEL MÉTODO KANBAN Introducción al método Kanban Consejos para poner en marcha kanban Equipo Business Model Canvas o lienzo del modelo de negocio Scrumban UNIDAD DIDÁCTICA 7. LEAN THINKING Introducción al Lean Thinking Lean Startup UNIDAD DIDÁCTICA 8. OTRAS METODOLOGÍAS ÁGILES Y TÉCNICAS ÁGILES Agile Inception Deck Design Thinking DevOps Dynamic Systems Development Method (DSDM) Crystal Methodologies Adaptative Software Development (ASD) Feature Driven Development (FDD) Agile Unified Process MÓDULO 6. INTRO BIG DATA 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 futura MÓDULO 7. DATA SCIENCE UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS ¿Qué es la ciencia de datos? Herramientas necesarias para el científico de datos Data Science & Cloud Compunting Aspectos legales en Protección de Datos UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES Introducción El modelo relacional Lenguaje de consulta SQL MySQL: Una base de datos relacional UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS Obtención y limpieza de los datos (ETL) Inferencia estadística Modelos de regresión Pruebas de hipótesis UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS Inteligencia Analítica de negocios La teoría de grafos y el análisis de redes sociales Presentación de resultado MÓDULO 8. HERRAMIENTAS PARA EXPLITACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE ¿Qué es una base de datos NoSQL? Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL Tipo de Bases de datos NoSQL: Teorema de CAP Sistemas de Bases de datos NoSQL UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB ¿Qué es MongoDB? Funcionamiento y uso de MongoDB Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos Consulta de datos en MongoDB UNIDAD DIDÁCTICA 3. ECOSISTEMA HADOOP ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop Sistema de archivos HDFS MapReduce con Hadoop Apache Hive Apache Hue Apache Spark UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING ¿Qué es Weka? Técnicas de Data Mining en Weka Interfaces de Weka Selección de atributos UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE Una aproximación a Pentaho Soluciones que ofrece Pentaho MongoDB & Pentaho Hadoop & Pentaho Weka & Pentaho MÓDULO 9. BUSINESS INTELLIGENCE UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático Proceso KDD Modelos y Técnicas de Data Mining Áreas de aplicación Minería de textos y Web Mining Data mining y marketing UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL Aproximación al concepto de DataMart Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL) Data Warehou Herramientas de Explotación Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS Visión General. ¿Por qué DataWarehouse? Estructura y Construcción Fases de implantación Características Data Warehouse en la nube UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA Tipos de herramientas para BI Productos comerciales para BI Productos Open Source para BI Beneficios de las herramientas de BI UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS ¿Qué es la visualización de datos? Importancia y herramientas de la visualización de datos Visualización de datos: Principios básicos UNIDAD DIDÁCTICA 6. TABLEAU ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones Tableau Server: Arquitectura y Componentes Instalación Tableau Espacio de trabajo y navegación Conexiones de datos en Tableau Tipos de filtros en Tableau Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos Tablas y gráficos en Tableau UNIDAD DIDÁCTICA 7. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS) Fundamentos D3 Instalación D3 Funcionamiento D3 SVG Tipos de datos en D3 Diagrama de barras con D3 Diagrama de dispersión con D3 UNIDAD DIDÁCTICA 8. GOOGLE DATA Google Data Studio UNIDAD DIDÁCTICA 9. QLIKVIEW Instalación y arquitectura Carga de datos Informes Transformación y modelo de datos Análisis de datos UNIDAD DIDÁCTICA 10. POWER BI Introducción a Power BI Instalación de Power BI Modelado de datos Visualización de datos Dashboards Uso compartido de datos UNIDAD DIDÁCTICA 11. CARTO CartoDB MÓDULO 10. CIBERSEGURIDAD APLICADA A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, SMARTPHONES, INTERNET DE LAS COSAS (IOT) E INDUSTRIA 4.0 UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Introducción a la inteligencia artificial Historia La importancia de la IA UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Tipos de inteligencia artificial UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA Relación entre inteligencia artificial y big data IA y Big Data combinados El papel del Big Data en IA Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOS Sistemas expertos Estructura de un sistema experto Inferencia: Tipos Fases de construcción de un sistema Rendimiento y mejoras Dominios de aplicación Creación de un sistema experto en C# Añadir incertidumbre y probabilidades UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Futuro de la inteligencia artificial Impacto de la IA en la industria El impacto económico y social global de la IA y su futuro UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING Introducción Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático Ejemplos de aprendizaje automático Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo Tipos de algoritmos de aprendizaje automático El futuro del aprendizaje automático UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING Introducción Algoritmos UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN Introducción Filtrado colaborativo Clusterización Sistemas de recomendación híbridos UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN Clasificadores Algoritmos UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING Componentes Aprendizaje UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN Introducción El proceso de paso de DSS a IDSS Casos de aplicación UNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW Aprendizaje profundo Entorno de Deep Learning con Python Aprendizaje automático y profundo UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALES Redes neuronales Redes profundas y redes poco profundas UNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPA Perceptrón de una capa y multicapa Ejemplo de perceptrón UNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPA Tipos de redes profundas Trabajar con TensorFlow y Python UNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE Entrada y salida de datos Entrenar una red neuronal Gráficos computacionales Implementación de una red profunda El algoritmo de propagación directa Redes neuronales profundas multicapa MÓDULO 11. PROYECTO FIN DE MÁSTER