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Master en Análisis Inteligente de Datos Masivos (Big Data)

EDUCA BUSINESS SCHOOL.
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Master

En línea

Precio Emagister

$ 16,488.17 $ 21,434.62

*Precio estimado

Importe original en EUR:

900 € 1,170 €

Descripción

  • Tipología

    Master

  • Metodología

    En línea

  • Horas lectivas

    1500h

  • Duración

    12 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

En Educa business school tenemos las mejores oportunidades de formación profesional para tí. Nos interesa que sigas tu vocación y te perfecciones en lo que te gusta hacer. En esta ocasión te presentamos el curso Máster en análisis inteligente de datos masivos, big data, diseñado en modalidad online, lo cual favorece que puedas gestionar tu proceso de aprendizaje de acuerdo a tus tiempos personales. Encuentras toda la información que necesitas en la página de Emagister.

Durante todo el proceso de aprendizaje cuentas con el apoyo de un tutor, a través de nuestro campus virtual. Los objetivos académicos de este programa se dirigen a brindarte una formación especializada, que te capacitará para desempeñar distintos perfiles profesionales relacionados con el análisis de big data en distintos entornos de aplicación. Esta formación se desarrolla basada en un enfoque práctico, adaptado a las más recientes tendencias tecnológicas. Te capacitas mediante la aplicación concreta de casos prácticos de análisis inteligente en distintos entornos y escenarios. Te capacitas para abrirte muchas oportunidades en el mundo laboral, puesto que la perspectiva laboral es elevada, dados los inminentes avances tecnológicos en el sector.

Es muy importante que te capacites para que tu desempeño sea excelente, y adaptado a las nuevas tecnologías de la información. Si tienes dudas o consultas, solo tienes que hacer clic en el botón “pide información” aquí en la página de Emagister, a la brevedad nos estaremos comunicando contigo para asesorarte

Precisiones importantes

¿Qué objetivos tiene esta formación?: Experto en Big Data / Tratamiento de datos / Analista.

Precio a usuarios Emagister:

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Fechas disponibles Inscripciones abiertas

Opiniones

Materias

  • Big Data
  • Google Analytics
  • Análisis de datos
  • Redes sociales
  • Analitica web

Programa académico

PARTE 1. ANALÍTICA WEB UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANALÍTICA WEB Y SEO 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 UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB Y SEM 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 UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS Y MÉTRICA WEB 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 UNIDAD DIDÁCTICA 4. OPTIMIZACIÓN DE SITIOS WEB 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 UNIDAD 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 UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA WEB 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 UNIDAD DIDÁCTICA 7. GOOGLE ANALYTICS ¿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) UNIDAD DIDÁCTICA 8. FUNCIONES BÁSICAS DE GOOGLE ANALYTICS 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 UNIDAD DIDÁCTICA 9. INFORMES Informes de audiencia Informes de adquisición Informes de comportamiento UNIDAD DIDÁCTICA 10. GOOGLE ANALYTICS 4 ¿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 UNIDAD DIDÁCTICA 11. ANALÍTICA WEB Y MÉTRICAS EN REDES SOCIALES Análisis del tráfico en redes sociales Fijar objetivos en redes sociales Facebook Twitter Youtube Instagram LinkedIn Blogs Reputación online UNIDAD DIDÁCTICA 12. MOBILE ANALYTICS Y MEJORA DEL DISEÑO ¿Qué es Mobile Analytics? Métricas Google analytics para analítica móvil Otras herramientas de analítica móvil UNIDAD DIDÁCTICA 13. INTRODUCCIÓN A ADOBE ANALYTICS ¿Qué es Adobe Analytics? ¿Qué podemos hacer con Adobe Analytics? Principales diferencias respecto a Google Analytics Conceptos Clave Implementación de Adobe Analytics PARTE 2. ANALÍTICA WEB CON GOOGLE ANALYTICS, GOOGLE TAG MANAGER Y LOOKER STUDIO UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANALÍTICA WEB CON GOOGLE 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 UNIDAD DIDÁCTICA 2. GOOGLE ANALYTICS 4 ¿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 UNIDAD DIDÁCTICA 3. RECOGIDA DE DATOS Planes de medición Configuración de las vistas mediante filtros Métricas y dimensiones personalizadas Seguimiento de eventos UNIDAD DIDÁCTICA 4. NAVEGACIÓN E INTERFAZ Informes de visión general informes completos Compartir informes Configuración paneles de control y accesos directos UNIDAD DIDÁCTICA 5. INFORMES Informes de Audiencia Informes de Adquisición Informes de Comportamiento UNIDAD DIDÁCTICA 6. CAMPAÑAS Y CONVERSIONES Campañas personalizadas Realizar un seguimiento de las campañas con el Creador de URLs Configuración y medición de objetivos Cómo medir campañas de Google Ads UNIDAD DIDÁCTICA 7. GOOGLE ANALYTICS 360 Analítica avanzada Informes sin muestrear Google BigQuery Export Integraciones UNIDAD DIDÁCTICA 8. GOOGLE TAG MANAGER Concepto y características Gestión de etiquetas Activadores y gestión de variables Implementación y eventos Tracking UNIDAD DIDÁCTICA 9. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO) Visualización de datos Tipologías de gráficos Fuentes de datos Integración con Analytics Creación de informes PARTE 3. ANALÍTICA WEB BÁSICA UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB? Introducción La Analítica Web: un reto cultural ¿Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa? Glosario de Analítica Web UNIDAD DIDÁCTICA 2. EL PERFIL DEL ANALISTA WEB Un nuevo perfil profesional, para una nueva actividad ¿Qué hace un analista web? Herramientas del Analista UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICS Conceptos Básicos Creación de una cuenta Google Analytics Perfil de sitio Web Código de seguimiento Objetivos Informes UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ADWORDS Introducción Los anuncios de Google AdWords Definiciones básicas Ventajas de Google AdWords Google Adsense Analytics VS AdWords UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A SEO Introducción Factores de valoración y ranking Indexación de un sitio Web Elegir keywords Últimas conclusiones y consejos SEO UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALÍTICA WEB BÁSICA. INTRODUCCIÓN La analítica web en la actualidad Definiendo la analítica web El salto a la Analítica web moderna UNIDAD DIDÁCTICA 7. ELECCIÓN DE UNA ESTRATEGIA Conocer nuestra situación Seleccionando a nuestro proveedor Diferencias entre proveedores Seleccionar a los finalistas y realizar pruebas UNIDAD DIDÁCTICA 8. ¿CÓMO MEDIR NUESTROS RESULTADOS? LAS MÉTRICAS 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 UNIDAD DIDÁCTICA 9. BUENAS PRÁCTICAS EN LA ANALÍTICA WEB Conceptos básicos Los mejores informes de analítica web Prácticas Indispensables UNIDAD DIDÁCTICA 10. ANALIZAR EL CLICKSTREAM 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 UNIDAD DIDÁCTICA 11. PRINCIPALES PROBLEMAS DE LA ANALÍTICA WEB Las cookies de seguimiento del visitante Muestreo de datos Valor de los datos Conciliar los datos UNIDAD DIDÁCTICA 12. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA 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 UNIDAD DIDÁCTICA 13. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA Introducción La Usabilidad Web Pruebas Online y a Distancia Las encuestas UNIDAD DIDÁCTICA 14. DEFINICIÓN DE KPIS Definición de KPIs KPI, CSF y metas Principales KPIS Ejemplos de KPIS Supuesto práctico: Calculo de KPI con Excel. PARTE 4. ORACLE DATA WAREHOUSE: DATAMINING Y BIG DATA UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS PRINCIPALES KDD Data Warehouse. - Ventajas Minería de datos UNIDAD DIDÁCTICA 2. INSTALACIÓN Y CONFIGURACIÓN CON ORACLE DATA WAREHOUSE Oracle Warehouse Builde - Transformación de datos Instalación de Oracle Warehouse Builder UNIDAD DIDÁCTICA 3. IMPLEMENTANDO UN DATA WAREHOUSE. LAS FUENTES DE DATOS 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. UNIDAD DIDÁCTICA 4. DISEÑO DEL ESQUEMA: ORACLE WAREHOUSE BUILDER 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 UNIDAD DIDÁCTICA 5. ORCALE WAREHOUSE BUILDER: LÓGICA ETL Lógica ETL: Diseño Un mapeo Proceso de Diseño de Flujo Trabajar con flujos de proceso UNIDAD DIDÁCTICA 6. MINERÍA DE DATOS CON ORCALE DATA MINER 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 UNIDAD DIDÁCTICA 7. ORACLE FUSION MIDDLEWARE Oracle Fusion Middleware. Instalación Oracle Fusion Middleware Oracle Business Intelligence Discoverer UNIDAD DIDÁCTICA 8. BIG DATA CON PENTAHO BIG DATA CON PENTAHO: Conceptos Básicos Análisis de datos Plataforma Open Source Pentaho Big Data Analitycs con Pentaho PARTE 5. BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTION UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA ¿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) UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos Naturaleza de las fuentes de datos Big Data UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA Definición, Beneficios y Características Ejemplo de uso de Open Data UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG 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 UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN 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 UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE Cuadros de Mando Integrales (CMI) Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS) Sistemas de Información Ejecutiva (EIS) UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones Toma de decisiones operativas Marketing estratégico y Big Data Nuevas tendencias en management UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA Concepto de web semántica Linked Data Vs Big Data Lenguaje de consulta SPARQL UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS 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 MÓDULO 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO 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 UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL 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 UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS Visión General. ¿Por qué DataWarehouse? Estructura y Construcción Fases de implantación Características Data Warehouse en la nube UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA Tipos de herramientas para BI Productos comerciales para BI Productos Open Source para BI Beneficios de las herramientas de BI UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS ¿Qué es la visualización de datos? Importancia y herramientas de la visualización de datos Visualización de datos: Principios básicos UNIDAD DIDÁCTICA 6. TABLEAU ¿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 UNIDAD DIDÁCTICA 7. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS) Fundamentos D3 Instalación D3 Funcionamiento D3 SVG Tipos de datos en D3 Diagrama de barras con D3 Diagrama de dispersión con D3 UNIDAD DIDÁCTICA 8. GOOGLE DATA Google Data Studio UNIDAD DIDÁCTICA 9. QLIKVIEW Instalación y arquitectura Carga de datos Informes Transformación y modelo de datos Análisis de datos UNIDAD DIDÁCTICA 10. POWERBI Business Intelligence en Excel Herramientas Powerbi UNIDAD DIDÁCTICA 11. CARTO CartoDB

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