Máster en Dirección Hotelera y Establecimientos Turísticos & Máster en Big Data y Data Analytics

El Programa está especialmente diseñado para aquellas personas que estén interesadas en adquirir conocimientos sobre Máster en Dirección Hotelera y Establecimientos Turísticos & Máster en Big Data y Data Analytics y que quieran asegurarse un recorrido ascendente en esta área, con una especial elevación y consolidación de competencias.

Permite conocer sobre el proceso de formación del derecho del trabajo, la contratación laboral, la jornada, horario e interrupciones del tiempo de trabajo, el salario, la gestión de personal y habilidades directivas, las soft skills, el coaching ejecutivo, la ciencia de datos, el Big data y transformación digital, las objeciones para la implantación de Cloud Computing, la nube en las organizaciones empresariales, el Big data y Business Intelligence (BI), entre otros conceptos relacionados. Además, al final de cada unidad didáctica el/la alumno/a encontrará ejercicios de autoevaluación que le permitirá hacer un seguimiento del curso de forma autónoma.

PARTE 1. DIRECCIÓN Y GESTIÓN DE EMPRESAS
Módulo 1. Proceso de formación del Derecho del Trabajo
Módulo 2. Contratación laboral
Módulo 3. Jornada, horario e interrupciones del tiempo de trabajo
Módulo 4. Salario
Módulo 5. Gestión de los recursos humanos
Módulo 6. Gestión de personal y habilidades directivas
Módulo 7. Contabilidad
Módulo 8. Hechos contables
Módulo 9. Resultado de la empresa
Módulo 10. Contabilidad de gestión
Módulo 11. Introducción a la gestión fiscal

PARTE 2.
Módulo 1. Gestión de personal y habilidades directivas
Módulo 2. Soft Skills I
Módulo 3. Soft Skills II
Módulo 4. Coaching ejecutivo

PARTE 3.
Módulo 1. Coordinación del área de alojamiento
Módulo 2. Rentabilidad económico-financiera en establecimientos de alojamiento
Módulo 3. Gestión de calidad
Módulo 4. Gestión medioambiental en establecimientos de alojamiento

PARTE 4.
Módulo 1. Bases de datos
Módulo 2. Programación enfocada a objetos
Módulo 3. Bases del razonamiento estadístico
Módulo 4. Fundamentos del Big Data
Módulo 5. Ámbitos de aplicación del Big Data
Módulo 6. Data Science
Módulo 7. Introducción al Business Intelligence
Módulo 8. Arquitectura de Business Intelligence
Módulo 9. Análisis de datos con Python
Módulo 10. Detección y manejo de los plateau
Módulo 11. Herramienta Power BI
Módulo 12. Programación R en Big Data y Business Intelligence
Módulo 13. Protección de datos y seguridad en Big Data y Business Intelligence

PARTE 5.
Módulo 1. Caracterización de la tecnología
Módulo 2. Bases de datos
Módulo 3. Bases del razonamiento estadístico
Módulo 4. Delimitación del concepto de Big Data
Módulo 5. Introducción a la inteligencia artificial
Módulo 6. Aprendizaje automático o Machine Learning
Módulo 7. Aprendizaje profundo o Deep Learning
Módulo 8. Fases de un proyecto de Big Data en la empresa
Módulo 9. Estrategia corporativa y gestión de personas
Módulo 10. People Analytics I: Fundamentos
Módulo 11. People Analytics II: Visualización de datos y analítica
Módulo 12. Analítica de datos en el ciclo de vida del trabajador
Módulo 13. Liderazgo
Módulo 14. Desarrollo de equipos y dinámicas
Módulo 15. Seguridad, bienestar y calidad de vida
Módulo 16. Ética y legalidad

PARTE 6.
Módulo 1. Introducción de Big Data en las ingenierías
Módulo 2. Fundamentos de Big Data
Módulo 3. Arquitectura Hadoop
Módulo 4. Planificación e instalación de clústeres
Módulo 5. Administración y mantenimiento de Hadoop
Módulo 6. Seguridad, ingestión y procesamiento batch
Módulo 7. Apache Spark y RDD
Módulo 8. DataFrames, DataSets y SQL
Módulo 9. Spark Streaming
Módulo 10. Data Science y Machine Learning
Módulo 11. Análisis de datos con Apache Pig
Módulo 12. Explotación de datos con Apache Hive
Módulo 13. Explotación de datos con Impala

PARTE 7. BIG DATA Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL

PARTE 8. EXPERTO EN CLOUD: HERRAMIENTAS PARA TRABAJAR EN LA
NUBE
Módulo 1. Fundamentos de Internet
Módulo 2. Big Data, minería de datos e inteligencia artificial
Módulo 3. Nociones básicas sobre la computación en la nube
Módulo 4. Arquitectura y tecnologías base de Cloud Computing
Módulo 5. Introducción a los proveedores de Cloud Computing
Módulo 6. Aplicaciones prácticas de la nube I: Bases de datos y almacenamiento
Módulo 7. Aplicaciones prácticas de la nube II: Contenedores y Kubernetes
Módulo 8. Aplicaciones prácticas de la nube III: DevOps
Módulo 9. Aplicaciones prácticas de la nube IV: Serverless y servicios avanzados
Módulo 10. Funcionalidades de la nube para organizaciones
Módulo 11. Migración a la nube
Módulo 12. Gestión de la seguridad en la nube
Módulo 13. Gestión de identidades y accesos
Módulo 14. Marcos regulatorios adicionales aplicados a Cloud Computing