Máster 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 DFDs: físicos y lógicos, basados en eventos
2.6.3. Particionado DFDs

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 semiestructurados
5.3.3. Datos no estructurados