Hitos y Tareas | | UPV

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Sobre esta lección

Título: Hitos y Tareas Descripción: Este Objeto de Aprendizaje describe los conceptos de tarea e hito y su configuración con el Project 2007. Palomares Chust, A. (2011). Hitos y Tareas. http://hdl.handle.net/10251/13138 Descripción automática: En este video, se explica cómo configurar tareas e hitos en una herramienta de gestión de proyectos. Se inicia detallando el proceso, comenzando por la introducción de los nombres de tareas e hitos y su duración, que puede ser medida en horas, días o meses. Se señala que una interrogación indica una duración estimada y que un hito se establece con una duración de cero. Luego se muestra la interfaz de la herramienta, donde se pueden añadir y configurar las tareas. Por defecto, cuando se ingresa un nombre, la herramienta asigna una duración de un día con carácter de estimación. Se muestra cómo definir la duración real de cada tarea, subrayando que se consideran únicamente los días laborables, excluyendo fines de semana. Se destaca que para marcar un hito, la duración asignada debe ser cero días, lo que cambia su representación en el calendario laboral de una barra a un símbolo especial. Al posicionar el cursor sobre cualquier elemento del calendario, se muestra información detallada sobre la tarea o hito. Finalmente se resume que el video enseña la configuración de tareas e hitos con la herramienta, resaltando que los hitos son eventos especiales sin duración. Autor/a: Palomares Chust Alberto + Universitat Politècnica de València UPV: https://www.upv.es + Más vídeos en: https://www.youtube.com/valenciaupv + Accede a nuestros MOOC: https://upvx.es #Microsoft project 2007 #Gestión de proyectos #Hito #Tarea #Cronograma #Planificación del tiempo #

Sobre este curso

Este canal forma parte de un MOOC (curso abierto y masivo) que puedes encontrar en https://upvx.es/courses/course-v1:edxorg+introduccion-la-gestion-de-proyectos+igp101x/about

Lección 22 de 42Nivel: principianteDuración total: 5h

Lo que aprenderás en este curso:

  • Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
  • Implementar algoritmos de clasificación y regresión
  • Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
  • Evaluar y optimizar modelos de machine learning