Nuevas tecnologías y gestión de proyectos | | UPV
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Sobre esta lección
Título: Nuevas tecnologías y gestión de proyectos Descripción automática: En este video, se analizan los avances en tecnologías de la información y comunicaciones (TIC), software de gestión y análisis de datos, destacando cómo influyen en la gestión de proyectos. Se examinan las mejoras en redes de comunicación como la fibra óptica, satélites y tecnología 5G; el desarrollo del Cloud Computing; y las capacidades crecientes de los dispositivos móviles inteligentes. Además, se mencionan tecnologías emergentes como la robótica y la computación cuántica. Avances en software de gestión han permitido automatizar procesos en recursos humanos, fiscalidad, marketing y redes sociales. Las herramientas específicas para la gestión de proyectos facilitan la planificación y administración eficiente de los mismos. Por otra parte, en el campo del análisis de datos, tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo habilitan el procesamiento y extracción de información valiosa de grandes volúmenes de datos. El impacto de la tecnología en la gestión de proyectos es profundo, requiriendo que los profesionales consideren, justifiquen y se adapten a las tecnologías aplicables a cada proyecto. Se prevé que las tareas rutinarias sean automatizadas, desplazando el rol del director de proyectos hacia competencias más creativas y estratégicas. El video concluye destacando la necesidad de habilidades personales avanzadas en la gestión de proyectos futura debido a la integración y automatización tecnológica. 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 #proyectos #gestión #nuevas tecnologías
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
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