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ONLINE
1500 H
450 H
60 ECTS
Entidad
Presentación
Descripción
El Master Data Science - Big Data en Marketing Digital es una formación de alta relevancia en el contexto actual, donde la recopilación, análisis y gestión de grandes volúmenes de datos se ha convertido en una pieza fundamental para las estrategias de marketing. Con el avance tecnológico y la creciente digitalización, las empresas tienen acceso a una enorme cantidad de información, y es necesario contar con profesionales capacitados en el manejo de estas herramientas. El estado del arte en Data Science y Big Data proporciona las bases para extraer conocimientos valiosos y tomar decisiones fundamentadas en el ámbito del marketing digital, lo que impulsa el crecimiento y la rentabilidad de las organizaciones.
Objetivos
- Introducir los fundamentos del Big Data y del Business Intelligence.
- Conocer las herramientas avanzadas de Excel.
- Utilizar el lenguaje de programación Visual Basic en sus interacciones con Excel.
- Comprender el manejo del marketing digital y el posicionamiento web.
Para qué te prepara
El Master Data Science - Big Data en Marketing Digital te prepara para enfrentar los desafíos del mundo empresarial actual, donde la toma de decisiones basada en datos se ha convertido en una necesidad. A través de este programa, adquirirás conocimientos y habilidades en el análisis de datos, la aplicación de técnicas de machine learning y la interpretación de resultados para mejorar las estrategias de marketing digital.
A quién va dirigido
El Master Data Science - Big Data en Marketing Digital está dirigido a profesionales y graduados interesados en adquirir habilidades avanzadas en el manejo y análisis de datos en el contexto del marketing digital. También es adecuado para aquellos que deseen mejorar su perfil profesional en el ámbito del análisis de datos y el machine learning aplicados al marketing.
temario
- ¿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
- Visualización de datos
- Tipologías de gráficos
- Fuentes de datos
- Creación de informes
- Instalación y arquitectura
- Carga de datos
- Informes
- Transformación y modelo de datos
- Análisis de datos
- Introducción a Power BI
- Instalación de Power BI
- Modelado de datos
- Visualización de datos
- Dashboards
- Uso compartido de datos
- CartoDB
- Elementos de la interfaz
- Introducción y edición de datos
- Establecimiento de formato
- Trabajo con múltiples hojas
- Creación de gráficos
- Personalización
- La ayuda, un recurso importante
- Tipos de datos
- Introducción de datos
- Referencias a celdillas
- Presentación
- Datos de partida
- Totalizar y resumir
- Filtrar y agrupar los datos
- Tablas dinámicas
- Tablas de datos
- Configuración de herramientas de análisis
- Tablas con variables
- Funciones para hacer pronósticos
- Simulación de escenarios
- Persecución de objetivos
- La herramienta Solver
- Otras herramientas de análisis de datos
- Obtención de datos
- Edición de bases de datos
- Funciones de bases de datos
- Asignación XML
- Generación de gráficos
- Inserción de minigráficos
- Personalización de máximos y mínimos
- Inserción de formas
- Imágenes
- Elementos gráficos e interactividad
- SmartArt
- Impresión de hojas
- Publicar libros de Excel
- Relaciones y valores lógicos
- Toma de decisiones
- Anidación de expresiones y decisiones
- Operaciones condicionales
- Selección de valores de una lista
- Manipulación de referencias
- Búsqueda y selección de datos
- Transponer tablas
- Manipulación de texto
- Trabajando con fechas
- Información diversa
- Registro de funciones externas
- Invocación de funciones
- Macros al estilo de Excel 4.0
- Libros con macros
- Registro y reproducción de macros
- Administración de macros
- Definición de funciones
- El editor de Visual Basic
- El editor de código
- La ventana Inmediato
- Un caso práctico
- Variables
- Expresiones
- Valores condicionales
- Sentencias condicionales
- Estructuras de repetición
- Objetos fundamentales de Excel
- Otros objetos de Excel
- Selección de una tabla de datos
- Manipulación de los datos
- Inserción de nuevos datos
- La solución completa
- Cuadros de diálogo prediseñados
- Cuadros de diálogo personalizados
- Una macro más atractiva y cómoda
- Iniciación del cuadro de diálogo
- Compartir un libro
- Comentarios a los datos
- Control de cambios
- Herramientas de revisión
- Limitar el acceso a un documento
- Seguridad digital
- Parámetros aplicables a libros y hojas
- Opciones de entorno
- La cinta de opciones
- Crear fichas y grupos propios
- Introducción
- Crear y ejecutar macros grabadas
- Cómo grabar una macro en Word
- ¿Qué son las variables?
- Declarar variables
- Trabajar con variables
- Propiedades de una celda
- Añadir una fórmula con VBA
- Acceder celdas con VBA
- Diferencia entre Worksheets y Sheets
- ¿Cómo realizar un bucle en vba?
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- Funciones VBA
- ¿Para qué sirve un formulario en Excel?
- ¿Cómo crear un formulario en Excel?
- ¿Cómo diseñar un formulario en Excel?
- Validar datos en Formulario VBA
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- UNIDAQD DIDÁCTICA 5. POSICIONAMIENTO ORGÁNICO, SEO
- Importancia del SEO
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- ¿Qué podemos hacer con Adobe Analytics?
- Principales diferencias respecto a Google Analytics
- Conceptos Clave
- Implementación de Adobe Analytics
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 de Máster de Formación Permanente en Data Science: Big Data en Marketing Digital con 1500 horas y 60 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
Opiniones de los alumnos
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