• Imparte:
  • Modalidad:
    Online
  • Precio:
    1.695 €
  • Comienzo:
    Consultar rellenando el formulario
  • Lugar:
    Se imparte Online
  • Duración:
    1500 Horas
  • Titulación:
    Título Propio del Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM) “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”

Presentación

En un entorno cada vez más complejo y saturado de información, el análisis y tratamiento de los datos se vuelve esencial en la toma de decisiones acertadas dentro de cada empresa. El Master en Analítica Web Y Big Data es el acceso que necesitas para formar parte de los profesionales del análisis web y el Big Data, que a día de hoy, se están convirtiendo en los asesores analíticos de las directivas. Analiza y utiliza los datos, el poder empresarial del futuro está en la información.
Con este Master en Analítica Web y Big Data obtendrás la formación necesaria para realizar recopilación y análisis de datos masivos gracias al Big Data y dominar herramientas de analítica web, tales como Google Analytics, Google Adwords, Google Tag Manager y Google Data Studio, con las que podrás planificar, ejecutar y evaluar estrategias, SEO, SEM y CRO en entornos de e-commerce. Además, serás capaz de llevar a cabo análisis más profundos de todos los datos obtenidos gracias al uso de BigQuery, Python y R.
Durante la realización del máster contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia que te ayudarán en todo momento y gracias a las prácticas garantizadas en empresas punteras dentro del sector podrás acceder a un mercado laboral con gran auge y futuro.

Objetivos

- Entender la importancia del Big Data y su aplicación a la analítica web.
- Diseñar e implementar estrategias de marketing digital en base al Big Data.
- Utilizar las herramientas Google Ads y Google Analytics, clave en la analítica web.
- Mejorar las estrategias utilizadas gracias a Google Tag Manager y Google Data Studio.
- Llevar a cabo análisis de datos a gran escala con el uso de Google Analytics 360 y BigQuery.
- Saber aplicar programación de datos estadísticos gracias al uso de los lenguajes Python y R.

Programa

MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTION
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS
MÓDULO 2. DATA ANALYST
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. HERRAMIENTA POWERBI
UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTA TABLEAU
UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTA QLIKVIEW
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL. MONGODB
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 10. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 11. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 12. ANÁLISIS DE LOS DATOS
MÓDULO 3. PREDICTIVE DATA ANALYTICS: DATA MINING Y MACHINE LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ECOSISTEMA HADOOP
UNIDAD DIDÁCTICA 3. WEKA Y DATA MINING
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 5. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CLASIFICACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 8. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE ELECCIÓN
MÓDULO 4. POSICIONAMIENTO WEB
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL SEO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN AL SEM
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CONTENT MANAGEMENT SYSTEM
MÓDULO 5. SOCIAL MEDIA MANAGEMENT
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN Y CONTEXTUALIZACIÓN DEL SOCIAL MEDIA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. GESTIÓN DE FACEBOOK
UNIDAD DIDÁCTICA 3. GESTIÓN DE INSTAGRAM
UNIDAD DIDÁCTICA 4. GESTIÓN DE TWITTER
UNIDAD DIDÁCTICA 5. GESTIÓN DE LINKEDIN
UNIDAD DIDÁCTICA 6. GESTIÓN DE YOUTUBE
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PUBLICIDAD SOCIAL MEDIA- FACEBOOK ADS
UNIDAD DIDÁCTICA 8. PUBLICIDAD SOCIAL MEDIA- INSTAGRAM ADS
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PUBLICIDAD SOCIAL MEDIA- TWITTER ADS
UNIDAD DIDÁCTICA 10. PUBLICIDAD SOCIAL MEDIA- LINKEDIN ADS
UNIDAD DIDÁCTICA 11. PUBLICIDAD SOCIAL MEDIA- PUBLICIDAD EN YOUTUBE
MÓDULO 6. ANALÍTICA WEB Y BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB BÁSICA. INTRODUCCIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPIS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CI. INTELIGENCIA COMPETITIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB
UNIDAD DIDÁCTICA 10. MÁS ALLÁ DE LOS DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 11. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
MÓDULO 7. SEM- GOOGLE ADS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PUBLICIDAD EN BÚSQUEDAS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PUBLICIDAD EN DISPLAY
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PUBLICIDAD PARA MÓVILES
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PUBLICIDAD EN SHOPPING
MÓDULO 8. ANALÍTICA WEB: GOOGLE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTERFACE Y NAVEGACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INFORMES
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CAMPAÑAS Y CONVERSIONES
MÓDULO 9. ADOBE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A ADOBE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. REPORTES Y ANALÍTICAS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FUNCIONAMIENTO DE ADOBE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. REPORTES
MÓDULO 10. PROYECTO FIN DE MÁSTER

Salidas profesionales

Con el Master en Analítica Web y Big Data despuntarás entre los profesionales del sector, pudiendo desempeñar puestos de responsabilidad diferenciados como Científico de datos, Arquitecto de soluciones Big Data, Experto analista web, Digital Analyst, Traffic Manager o Lider de proyectos Big Data.

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