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Presentación Temario Metodología Titulación
Presentación
El Máster en Análisis de Datos Masivos y Toma de Decisiones Inteligentes te prepara para destacar en una era donde el Big Data y el Business Intelligence son esenciales para el éxito empresarial. Con un enfoque en analítica web, SEO, SEM y herramientas como Google Analytics, este máster online te capacita para optimizar sitios web y medir el impacto de las estrategias digitales. La minería de datos y el data warehousing con Oracle amplían tus habilidades para manejar grandes volúmenes de información. La visualización de datos con herramientas como Tableau y PowerBI te permitirá transformar datos complejos en insights valiosos. La demanda de profesionales capacitados en estas áreas está en auge, y este máster te ofrece la oportunidad de ser un líder en la toma de decisiones inteligentes, adquiriendo habilidades críticas para el mercado laboral actual.
Para qué te prepara
Este máster te prepara para dominar el análisis de datos masivos y la toma de decisiones inteligentes mediante el uso de herramientas avanzadas como Google Analytics, Adobe Analytics y Oracle Data Warehouse. Aprenderás a interpretar métricas web, optimizar sitios, gestionar campañas y realizar minería de datos. Además, podrás desarrollar estrategias efectivas de Business Intelligence usando herramientas de visualización como Tableau y PowerBI, mejorando así tus habilidades para transformar datos en conocimiento accionable.
Objetivos
  • '
  • Desarrollar estrategias de SEO basadas en analítica web.
  • Utilizar Google Analytics 4 para optimizar conversiones.
  • Implementar campañas efectivas con SEM y analítica web.
  • Extraer insights de datos masivos con Oracle Data Miner.
  • Diseñar dashboards interactivos usando Looker Studio.
  • Aplicar técnicas de minería de datos para mejorar decisiones.
  • Integrar fuentes de Big Data para análisis avanzado.
A quién va dirigido
El Máster en Análisis de Datos Masivos y Toma de Decisiones Inteligentes está dirigido a profesionales y titulados del ámbito tecnológico y empresarial que buscan perfeccionar sus habilidades en analítica web, big data y business intelligence. Este programa avanzado abarca desde el uso de Google Analytics y SEO hasta herramientas de visualización como Tableau y PowerBI, ideal para quienes desean liderar en un entorno digital complejo.
Salidas Profesionales
'- Especialista en analítica web para optimización de sitios y métricas en redes sociales - Consultor en big data y business intelligence - Analista de datos con Oracle y herramientas de visualización como Tableau o PowerBI - Experto en minería de datos y SEO - Gestor de campañas digitales con Google Analytics y Google Tag Manager - Desarrollador de estrategias de marketing basadas en datos masivos
Metodología
Aprendizaje 100% online
Campus virtual
Equipo docente especializado
Centro del estudiante
Temario
  1. Introducción al SEO
  2. Historia de los motores de búsqueda
  3. Componentes de un motor de búsqueda
  4. Organización de resultados en un motor de búsqueda
  5. La importancia del contenido
  6. El concepto de autoridad en Internet
  7. Campaña SEO
  1. Introducción al SEM
  2. Principales conceptos en SEM
  3. Sistema de pujas y Calidad del anuncio
  4. Creación de una campaña
  5. Creación de anuncios con calidad
  6. Indicadores clave de rendimiento en SEM
  1. Conceptos básicos
  2. Métricas
  3. Visitas
  4. Visitantes
  5. Páginas
  6. Promedio de tiempo en una página web
  7. Promedio de tiempo en un sitio web
  8. Tasa de rebote
  9. Tasa de salida
  10. Tasa de conversión
  1. Usabilidad
  2. Mapas de calor
  3. Grabaciones de sesiones de usuario
  4. Ordenación de tarjetas
  5. Test A/B
  6. Test multivariante
  7. KPI, indicadores clave de rendimiento
  8. Cambios a realizar para optimizar una página web
  9. UNIDAQD DIDÁCTICA 5. POSICIONAMIENTO ORGÁNICO, SEO
  10. Importancia del SEO
  11. Funcionamiento de los buscadores
  12. Google: algoritmos y actualizaciones
  13. Cómo salir de una penalización en Google
  14. Estrategia SEO
  1. Listado de herramientas
  2. Herramientas de analítica web
  3. Herramientas de análisis de logs
  4. Herramientas de medición mediante tags
  5. Herramientas para medir el rendimiento de nuestro sitio web
  6. Herramientas para recoger información de diseño o usabilidad web
  7. Herramientas que analizan nuestra actividad en redes sociales
  8. Herramientas de inteligencia competitiva
  1. ¿Qué es Google Analytics?
  2. Introducción a la analítica web
  3. ¿Como funciona Google Analytics?
  4. Cookies
  5. Introducción a JavaScript
  6. Principios de Google Analytics
  7. ¿Qué es el porcentaje de rebote?
  8. Página de destino
  9. Conversiones
  10. Objetivos
  11. Eventos
  12. Porcentaje de abandono
  13. Visita/usuario único
  14. Iniciar sesión en Google Analytics
  15. Incorporar código de de seguimiento de Google Analytics en el sitio web
  16. Verificar que Google Analytics recibe datos
  17. Cambiar configuraciones de la cuenta de Google Analytics
  18. Gestión de usuarios
  19. Eliminar cuenta de Google Analytics
  20. Cambiar configuraciones de la interfaz de Google Analytics (Idioma)
  1. Introducción a las funciones de Analytics
  2. Nociones básicas de Google Analytics
  3. Añadir anotaciones en gráficos
  4. Comparación de periodos
  5. Exportar Informes
  6. Añadir métricas a un gráfico
  7. Crear, editar y eliminar segmentos
  8. Crear un nuevo panel
  9. Añadir un Widget al Panel
  10. Tiempo real
  11. Tipos de informes de Google Analytics: diagramas animados, gráfico por hora, día, semana, mes, etc?
  12. Configuración del envío automático de informes
  13. Audiencia
  14. Enlazar cuenta de Google AdWords con Google Analytics
  15. AdWords
  1. Informes de audiencia
  2. Informes de adquisición
  3. Informes de comportamiento
  1. ¿Qué es Google Analytics 4?
  2. Diferencias con respecto a Universal Analytics
  3. Implementación de Google Analytics 4
  4. Las herramientas de análisis de Google Analytics 4
  5. Los espacios de identidad
  6. Ventajas de Google Analytics 4
  7. Desventajas de Google Analytics 4
  1. Análisis del tráfico en redes sociales
  2. Fijar objetivos en redes sociales
  3. Facebook
  4. Twitter
  5. Youtube
  6. Instagram
  7. LinkedIn
  8. Blogs
  9. Reputación online
  1. ¿Qué es Mobile Analytics?
  2. Métricas
  3. Google analytics para analítica móvil
  4. Otras herramientas de analítica móvil
  1. ¿Qué es Adobe Analytics?
  2. ¿Qué podemos hacer con Adobe Analytics?
  3. Principales diferencias respecto a Google Analytics
  4. Conceptos Clave
  5. Implementación de Adobe Analytics
  1. Introducción a la analítica web
  2. Funcionamiento Google Analytics
  3. Introducción e instalación de Google Analytics
  4. Interfaz
  5. Métricas y dimensiones
  6. Informes básicos
  7. Informes personalizados
  8. Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos
  1. ¿Qué es Google Analytics 4?
  2. Diferencias con respecto a Universal Analytics
  3. Implementación de Google Analytics 4
  4. Las herramientas de análisis de Google Analytics 4
  5. Los espacios de identidad
  6. Ventajas de Google Analytics 4
  7. Desventajas de Google Analytics 4
  1. Planes de medición
  2. Configuración de las vistas mediante filtros
  3. Métricas y dimensiones personalizadas
  4. Seguimiento de eventos
  1. Informes de visión general
  2. informes completos
  3. Compartir informes
  4. Configuración paneles de control y accesos directos
  1. Informes de Audiencia
  2. Informes de Adquisición
  3. Informes de Comportamiento
  1. Campañas personalizadas
  2. Realizar un seguimiento de las campañas con el Creador de URLs
  3. Configuración y medición de objetivos
  4. Cómo medir campañas de Google Ads
  1. Analítica avanzada
  2. Informes sin muestrear
  3. Google BigQuery Export
  4. Integraciones
  1. Concepto y características
  2. Gestión de etiquetas
  3. Activadores y gestión de variables
  4. Implementación y eventos
  5. Tracking
  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Integración con Analytics
  5. Creación de informes
  1. Introducción
  2. La Analítica Web: un reto cultural
  3. ¿Qué puede hacer la analítica web por una persona o empresa?
  4. Glosario de Analítica Web
  1. Un nuevo perfil profesional, para una nueva actividad
  2. ¿Qué hace un analista web?
  3. Herramientas del Analista
  1. Conceptos Básicos
  2. Creación de una cuenta Google Analytics
  3. Perfil de sitio Web
  4. Código de seguimiento
  5. Objetivos
  6. Informes
  1. Introducción
  2. Los anuncios de Google Ads
  3. Definiciones básicas
  4. Ventajas de Google Ads
  5. Google Ads
  6. Diferencias entre Google Analytics y Google Ads
  1. Introducción
  2. Factores de valoración y ranking
  3. Indexación de un sitio Web
  4. Elegir keywords
  5. Últimas conclusiones y consejos SEO
  1. La analítica web en la actualidad
  2. Definiendo la analítica web
  3. El salto a la Analítica web moderna
  1. Conocer nuestra situación
  2. Seleccionando a nuestro proveedor
  3. Diferencias entre proveedores
  1. Introducción
  2. Visitas y visitantes
  3. Tiempo en la página y tiempo en el sitio
  4. Tasa de rebote
  5. Tasa de salida
  6. Tasa de Conversión
  7. Fidelidad
  8. Identificar las "buenas" métricas
  9. Cómo conseguir una buena métrica web
  1. Conceptos básicos
  2. Los mejores informes de analítica web
  3. Prácticas Indispensables
  1. Búsqueda interna de nuestro sitio
  2. Análisis de la optimización SEO
  3. Tráfico de la búsqueda orgánica
  4. Indexar por motores de búsqueda
  5. Objetivos, ingresos y rentabilidad (ROI)
  6. Búsquedas de Pago PPC
  7. Tráfico Directo
  8. Campañas de Mailing
  9. Análisis avanzado
  1. Las cookies de seguimiento del visitante
  2. Muestreo de datos
  3. Valor de los datos
  4. Conciliar los datos
  1. Identificar los factores críticos
  2. Otros factores que conviene medir
  3. Las macro y microconversiones
  4. Medir el valor económico
  5. Sitios sin comercio: valores a medir
  6. Medición de sitios B2B
  1. Introducción
  2. La Usabilidad Web
  3. Tipos de pruebas
  4. Las encuestas
  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  1. KDD
  2. Data Warehouse.
    1. - Ventajas
  3. Minería de datos
  1. Oracle Warehouse Builde
    1. - Transformación de datos
  2. Instalación de Oracle Warehouse Builder
  1. Conceptos básicos de base de datos de Oracle
    1. - Introducción.
    2. - Modelo Relacional
    3. - Principales sentencias del Lenguaje SQL.
    4. - Crear un objeto directorio
    5. - Oracle Warehouse Builder
  2. Centro de Diseño
  3. Preparación de la Warehouse Builder Design Center
  4. DER
  5. Diseño y creación de los origines de datos.
  1. Diseño del Esquema de Destino.
  2. Ejemplo.
  3. Diseñar esquemas de destino
    1. - Diseñar esquemas de destino
    2. - El diseño de un esquema relacional Objetivo
  4. Navegador de Repositorios
  5. Manual de ayuda
  1. Lógica ETL: Diseño
  2. Un mapeo
  3. Proceso de Diseño de Flujo
  4. Trabajar con flujos de proceso
  1. Oracle Data Mining (ODM)
  2. División del proceso de DM
  3. Oracle Data Mining: Ventajas
  4. Análisis Predictivo con Oracle Predictive Analytics.
    1. - Análisis predictivo y minería de datos
  5. Oracle Data Miner.
  6. Funciones de ODM
  7. Algoritmos de ODM
  1. Oracle Fusion Middleware.
  2. Instalación Oracle Fusion Middleware
  3. Oracle Business Intelligence Discoverer
  1. BIG DATA CON PENTAHO: Conceptos Básicos
  2. Análisis de datos
  3. Plataforma Open Source Pentaho
  4. Big Data Analitycs con Pentaho
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehou
  4. Herramientas de Explotación
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
  1. Google Data Studio
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Introducción a Power BI
  2. Instalación de Power BI
  3. Modelado de datos
  4. Visualización de datos
  5. Dashboards
  6. Uso compartido de datos
  1. CartoDB
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