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Presentación Temario Metodología Titulación
Presentación
Este Master en Big Data le ofrece una formación especializada en al materia. La analítica web es una nueva y pujante disciplina profesional, que se encarga de medir el comportamiento de los usuarios en Internet. Entre las nuevas disciplinas profesionales que se están creando, la de analista web es una de la más relevantes. Lo expertos en analítica web se están convirtiendo en una pieza imprescindible para las empresas con presencia en Internet, que se están viendo obligadas a buscar e incorporar estos nuevos perfiles en sus organizaciones. Gracias a la realización de Este Master Online Fundamentals en Analítica Web y Big Data conocerá las técnicas oportunas para desenvolverse profesionalmente en este entorno.
Para qué te prepara
Este Master en Big Data le prepara para conseguir una titulación profesional. Este Master ONLINE de Analítica Web: Google Analytics le prepara para adquirir unos conocimientos específicos dentro del área desarrollando en el alumno unas capacidades para desenvolverse profesionalmente en el sector, y más concretamente en Analítica Web: Google Analytics.
Objetivos
  • Capacitar al alumno para mejorar la visibilidad y análisis de los datos de acceso.
  • Conocer las tecnologías, plataformas y herramienta analytics disponibles en el entorno de la analítica web con la finalidad de aplicarlas a objetivos concretos.
  • Formar al alumno como analista web a nivel profesional.
  • Aprender la metodología de base del analista web.
  • Conocer los aspectos más importantes sobre analítica web y Social Media.
A quién va dirigido
Este Master en Big Data está dirigido a todos aquellos profesionales de esta rama profesional. Además este máster Online Fundamentals en Analítica Web y Big Data está dirigido a profesionales del sector que deseen seguir formándose en la materia, así como a expertos que deseen especializarse en analítica web.
Salidas Profesionales
Marketing online / Analítica web / Big Data.
Metodología
Aprendizaje 100% online
Campus virtual
Equipo docente especializado
Centro del estudiante
Temario
  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. Tipos de Test: A/B y MVT
  2. Consejos prácticos para la realización de pruebas
  3. Realización de pruebas controladas
  4. Consejos útiles para la realización de pruebas
  1. Definición de Inteligencia Competitiva
  2. Recopilar datos
  3. Análisis del tráfico de sitios web
  4. Búsquedas
  1. La nueva web social y como medir datos
  2. Las aplicaciones
  3. Analizar el comportamiento desde el móvil
  4. Analizar el rendimiento de los vídeos
  1. Análisis de blogs
  2. Coste y beneficios de escribir en un blog
  3. Nuestro impacto Twitter
  4. Métricas para Twitter
  1. La calidad de los datos
  2. Obtener datos válidos
  3. ¿En qué basarnos para la toma de decisiones?
  4. Beneficios de análisis multicanal
  1. Segmentación en base al comportamiento
  2. Predicción y minería de datos
  3. Rumbo a la analítica inteligente
  4. Análisis de sentimiento y opiniones
  1. El contexto manda
  2. Ampliar nuevos horizontes
  3. Valores reales
  4. Campaña multitouch
  5. Medición nonline
  1. Perfiles de un analista web
  2. ¿Cómo lograr el éxito en el mundo de la analítica?
  3. La necesidad de la organización
  4. Ética y responsabilidad profesional en la analítica
  1. Hacer la analítica atractiva
  2. La importancia de un buen informe
  3. Los evangelistas de marca
  4. El papel de la psicología en la presentación de datos
  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. ¿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. Business Intelligence en Excel
  2. Herramientas Powerbi
  1. CartoDB
Titulación
Titulación Expedida por EDUCA BUSINESS SCHOOL como Escuela de Negocios Acreditada para la Impartición de Formación Superior de Postgrado, con Validez Profesional a Nivel Internacional
INFÓRMATE SIN COMPROMISO
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