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ONLINE
1500 H
450 H
5 ECTS
Entidad
Presentación
Descripción
El "Master en Big Data Analytics" emerge como una respuesta académica de vanguardia a la creciente demanda de expertos capaces de comprender y manipular grandes volúmenes de datos ("Big Data"). A medida que las organizaciones buscan extraer información valiosa para la toma de decisiones estratégicas, la analítica web se vuelve imprescindible. Este programa se imparte online, ofreciendo flexibilidad y acceso a metodologías de análisis avanzadas, desde fundamentos de Analítica Web hasta destrezas prácticas en Google Analytics, Google Tag Manager y Looker Studio.Profundizando en la operativa, se abordan herramientas cruciales como Oracle Data Warehouse, combinando el conocimiento técnico con perspectivas estratégicas del Big Data y el Data Mining. Además, se dedica un módulo integral a la inteligencia de negocios (Business Intelligence), enfatizando en las herramientas de visualización para transformar datos en insights.Elija este Master para convertirse en el profesional que el mercado actual demanda: analíticamente competente, tecnológicamente preparado y estratégicamente perspicaz. Con este curso, no solo se formará en el uso de herramientas críticas para la analítica web, sino que también desarrollará la agudeza analítica necesaria para liderar en la era del dato.
Objetivos
- Dominar la analítica web.
- Usar Google Analytics efectivamente.
- Implementar Google Tag Manager.
- Crear dashboards en Looker Studio.
- Comprender analítica web básica.
- Manejar Oracle Data Warehouse.
- Ejecutar técnicas de Data Mining.
- Entender Big Data y su alcance.
- Aplicar Business Intelligence.
- Visualizar datos con BI tools.
Para qué te prepara
El curso Master en Big Data Analytics te prepara para convertirte en un experto analista de datos. Aprenderás a descifrar tendencias y patrones desde la analítica web básica hasta las complejidades del Data Mining y Big Data con herramientas como Google Analytics, Google Tag Manager y Looker Studio. Además, profundizarás en el uso de Oracle Data Warehouse y obtendrás habilidades clave en Business Intelligence y visualización de datos para impulsar decisiones estratégicas basadas en datos. Convierte el mar de información en insights valiosos para cualquier organización.
A quién va dirigido
Este curso está ideado para profesionales TI, analistas de datos, especialistas en marketing digital y gestores que busquen dominar la analítica web con herramientas como Google Analytics, Tag Manager y Looker Studio. Es ideal para aquellos interesados en data warehousing con Oracle, así como en la implementación de estrategias de Big Data y Business Intelligence. Impulsa tu carrera aprendiendo de analítica básica a técnicas avanzadas de visualización y minería de datos.
temario
- Introducción al SEO
- Historia de los motores de búsqueda
- Componentes de un motor de búsqueda
- Organización de resultados en un motor de búsqueda
- La importancia del contenido
- El concepto de autoridad en Internet
- Campaña SEO
- Introducción al SEM
- Principales conceptos en SEM
- Sistema de pujas y Calidad del anuncio
- Creación de una campaña
- Creación de anuncios con calidad
- Indicadores clave de rendimiento en SEM
- Conceptos básicos
- Métricas
- Visitas
- Visitantes
- Páginas
- Promedio de tiempo en una página web
- Promedio de tiempo en un sitio web
- Tasa de rebote
- Tasa de salida
- Tasa de conversión
- Usabilidad
- Mapas de calor
- Grabaciones de sesiones de usuario
- Ordenación de tarjetas
- Test A/B
- Test multivariante
- KPI, indicadores clave de rendimiento
- Cambios a realizar para optimizar una página web
- UNIDAQD DIDÁCTICA 5. POSICIONAMIENTO ORGÁNICO, SEO
- Importancia del SEO
- Funcionamiento de los buscadores
- Google: algoritmos y actualizaciones
- Cómo salir de una penalización en Google
- Estrategia SEO
- Listado de herramientas
- Herramientas de analítica web
- Herramientas de análisis de logs
- Herramientas de medición mediante tags
- Herramientas para medir el rendimiento de nuestro sitio web
- Herramientas para recoger información de diseño o usabilidad web
- Herramientas que analizan nuestra actividad en redes sociales
- Herramientas de inteligencia competitiva
- ¿Qué es Google Analytics?
- Introducción a la analítica web
- ¿Como funciona Google Analytics?
- Cookies
- Introducción a JavaScript
- Principios de Google Analytics
- ¿Qué es el porcentaje de rebote?
- Página de destino
- Conversiones
- Objetivos
- Eventos
- Porcentaje de abandono
- Visita/usuario único
- Iniciar sesión en Google Analytics
- Incorporar código de de seguimiento de Google Analytics en el sitio web
- Verificar que Google Analytics recibe datos
- Cambiar configuraciones de la cuenta de Google Analytics
- Gestión de usuarios
- Eliminar cuenta de Google Analytics
- Cambiar configuraciones de la interfaz de Google Analytics (Idioma)
- Introducción a las funciones de Analytics
- Nociones básicas de Google Analytics
- Añadir anotaciones en gráficos
- Comparación de periodos
- Exportar Informes
- Añadir métricas a un gráfico
- Crear, editar y eliminar segmentos
- Crear un nuevo panel
- Añadir un Widget al Panel
- Tiempo real
- Tipos de informes de Google Analytics: diagramas animados, gráfico por hora, día, semana, mes, etc?
- Configuración del envío automático de informes
- Audiencia
- Enlazar cuenta de Google AdWords con Google Analytics
- AdWords
- Informes de audiencia
- Informes de adquisición
- Informes de comportamiento
- ¿Qué es Google Analytics 4?
- Diferencias con respecto a Universal Analytics
- Implementación de Google Analytics 4
- Las herramientas de análisis de Google Analytics 4
- Los espacios de identidad
- Ventajas de Google Analytics 4
- Desventajas de Google Analytics 4
- Análisis del tráfico en redes sociales
- Fijar objetivos en redes sociales
- Youtube
- Blogs
- Reputación online
- ¿Qué es Mobile Analytics?
- Métricas
- Google analytics para analítica móvil
- Otras herramientas de analítica móvil
- ¿Qué es Adobe Analytics?
- ¿Qué podemos hacer con Adobe Analytics?
- Principales diferencias respecto a Google Analytics
- Conceptos Clave
- Implementación de Adobe Analytics
- Introducción a la analítica web
- Funcionamiento Google Analytics
- Introducción e instalación de Google Analytics
- Interfaz
- Métricas y dimensiones
- Informes básicos
- Informes personalizados
- Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos
- ¿Qué es Google Analytics 4?
- Diferencias con respecto a Universal Analytics
- Implementación de Google Analytics 4
- Las herramientas de análisis de Google Analytics 4
- Los espacios de identidad
- Ventajas de Google Analytics 4
- Desventajas de Google Analytics 4
- Planes de medición
- Configuración de las vistas mediante filtros
- Métricas y dimensiones personalizadas
- Seguimiento de eventos
- Informes de visión general
- informes completos
- Compartir informes
- Configuración paneles de control y accesos directos
- Informes de Audiencia
- Informes de Adquisición
- Informes de Comportamiento
- Campañas personalizadas
- Realizar un seguimiento de las campañas con el Creador de URLs
- Configuración y medición de objetivos
- Cómo medir campañas de Google Ads
- Analítica avanzada
- Informes sin muestrear
- Google BigQuery Export
- Integraciones
- Concepto y características
- Gestión de etiquetas
- Activadores y gestión de variables
- Implementación y eventos
- Tracking
- Visualización de datos
- Tipologías de gráficos
- Fuentes de datos
- Integración con Analytics
- Creación de informes
- Introducción
- La Analítica Web: un reto cultural
- ¿Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa?
- Glosario de Analítica Web
- Un nuevo perfil profesional, para una nueva actividad
- ¿Qué hace un analista web?
- Herramientas del Analista
- Conceptos Básicos
- Creación de una cuenta Google Analytics
- Perfil de sitio Web
- Código de seguimiento
- Objetivos
- Informes
- Introducción
- Los anuncios de Google AdWords
- Definiciones básicas
- Ventajas de Google AdWords
- Google Adsense
- Analytics VS AdWords
- Introducción
- Factores de valoración y ranking
- Indexación de un sitio Web
- Elegir keywords
- Últimas conclusiones y consejos SEO
- La analítica web en la actualidad
- Definiendo la analítica web
- El salto a la Analítica web moderna
- Conocer nuestra situación
- Seleccionando a nuestro proveedor
- Diferencias entre proveedores
- Seleccionar a los finalistas y realizar pruebas
- Introducción
- Visitas y visitantes
- Tiempo en la página y tiempo en el sitio
- Tasa de rebote
- Tasa de salida
- Tasa de Conversión
- Fidelidad
- Identificar las “buenas” métricas
- Cómo conseguir una buena métrica web
- Conceptos básicos
- Los mejores informes de analítica web
- Prácticas Indispensables
- Búsqueda interna de nuestro sitio
- Análisis de la optimización SEO
- Tráfico de la búsqueda orgánica
- Indexar por motores de búsqueda
- Objetivos, ingresos y rentabilidad (ROI)
- Búsquedas de Pago PPC
- Tráfico Directo
- Campañas de Mailing
- Análisis avanzado: flash, vídeo y widgets
- Las cookies de seguimiento del visitante
- Muestreo de datos
- Valor de los datos
- Conciliar los datos
- Identificar los factores críticos
- Otros factores que conviene medir
- Las macro y microconversiones
- Medir el valor económico
- Sitios sin comercio: valores a medir
- Medición de sitios B2B
- Introducción
- La Usabilidad Web
- Pruebas Online y a Distancia
- Las encuestas
- Definición de KPIs
- KPI, CSF y metas
- Principales KPIS
- Ejemplos de KPIS
- Supuesto práctico: Calculo de KPI con Excel.
- KDD
- Data Warehouse.
- - Ventajas
- Minería de datos
- Oracle Warehouse Builde
- - Transformación de datos
- Instalación de Oracle Warehouse Builder
- Conceptos básicos de base de datos de Oracle
- - Introducción.
- - Modelo Relacional
- - Principales sentencias del Lenguaje SQL.
- - Crear un objeto directorio
- - Oracle Warehouse Builder
- Centro de Diseño
- Preparación de la Warehouse Builder Design Center
- DER
- Diseño y creación de los origines de datos.
- Diseño del Esquema de Destino.
- Ejemplo.
- Diseñar esquemas de destino
- - Diseñar esquemas de destino
- - El diseño de un esquema relacional Objetivo
- Navegador de Repositorios
- Manual de ayuda
- Lógica ETL: Diseño
- Un mapeo
- Proceso de Diseño de Flujo
- Trabajar con flujos de proceso
- Oracle Data Mining (ODM)
- División del proceso de DM
- Oracle Data Mining: Ventajas
- Análisis Predictivo con Oracle Predictive Analytics.
- - Análisis predictivo y minería de datos
- Oracle Data Miner.
- Funciones de ODM
- Algoritmos de ODM
- Oracle Fusion Middleware.
- Instalación Oracle Fusion Middleware
- Oracle Business Intelligence Discoverer
- BIG DATA CON PENTAHO: Conceptos Básicos
- Análisis de datos
- Plataforma Open Source Pentaho
- Big Data Analitycs con Pentaho
- ¿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)
- Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
- Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
- Definición, Beneficios y Características
- Ejemplo de uso de Open 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
- 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
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
- Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
- Toma de decisiones operativas
- Marketing estratégico y Big Data
- Nuevas tendencias en management
- Concepto de web semántica
- Linked Data Vs Big Data
- Lenguaje de consulta SPARQL
- 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 futuras
- 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
- 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
- Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
- Estructura y Construcción
- Fases de implantación
- Características
- Data Warehouse en la nube
- Tipos de herramientas para BI
- Productos comerciales para BI
- Productos Open Source para BI
- Beneficios de las herramientas de BI
- ¿Qué es la visualización de datos?
- Importancia y herramientas de la visualización de datos
- Visualización de datos: Principios básicos
- ¿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
- Fundamentos D3
- Instalación D3
- Funcionamiento D3
- SVG
- Tipos de datos en D3
- Diagrama de barras con D3
- Diagrama de dispersión con D3
- Google Data Studio
- Instalación y arquitectura
- Carga de datos
- Informes
- Transformación y modelo de datos
- Análisis de datos
- Business Intelligence en Excel
- Herramientas Powerbi
- CartoDB
metodología
Formación Online
Toda nuestra oferta formativa es de modalidad online, incluidos los exámenes.
Comunidad
En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.
Materiales Didácticos
En la mayoría de nuestras acciones formativas, el alumno contará con el apoyo de los materiales físicos.
Material Adicional
El alumno podrá completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta.
Campus Virtual
Entorno Persona de Aprendizaje disponible las 24 horas, los 7 días de la semana.
Una vez finalizado el proceso de matriculación, el alumno empieza su andadura en INESEM Formación Continua a través de nuestro Campus Virtual.
La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.
A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.
El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.
La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.
Requisitos de acceso
Esta formación pertenece al programa de Formación Continua de INESEM. Esta formación se tramita con cargo a un crédito que tienen asignado las empresas privadas españolas para la formación de sus empleados sin que les suponga un coste.
Para tramitar dicha formación es preciso cumplir los siguientes requisitos:
- Estar trabajando para una empresa privada
- Encontrarse cotizando en Régimen General de la Seguridad Social
- Solicitar un curso que esté relacionado con el puesto de trabajo o con la actividad empresarial
- Que la empresa autorice la formación
- Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso
titulación
Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."
Opiniones de los alumnos
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