master big data analytics

TITULACIÓN

Titulación Múltiple: - Titulación de Master en Big Data Analytics con 600 horas expedida por EUROINNOVA BUSINESS SCHOOL como Escuela de Negocios Acreditada para la Impartición de Formación Superior de Postgrado y Avalada por la Escuela Superior de Cualificaciones Profesionales - Titulación Universitaria en Business Intelligence y Big Data con 4 Créditos Universitarios ECTS. Formación Continua baremable en bolsas de trabajo y concursos oposición de la Administración Pública.

MATERIALES

Materiales didácticos:

Maletín porta documentos.

CDROM: Curso Multimedia - Google Analytics
Manual del Master Online: Analítica Web Básica
Manual del Master Online: Analítica Web
Manual del Master Online: Google Analytics
Manual del Master Online: Business Intelligence
Manual del Master Online: Oracle Data Warehouse: Datamining y Big Data
Manual del Master Online: Big Data Introduction
Master Online en formato SCORM: Analítica Web
Master Online en formato SCORM: Google Analytics
Master Online en formato SCORM: Business Intelligence
Master Online en formato SCORM: Analítica Web Básica
Master Online en formato SCORM: Oracle Data Warehouse: Datamining y Big Data
Master Online en formato SCORM: Big Data Introduction

Subcarpeta portafolios.
Dossier completo Oferta Formativa.
Carta de presentación.
Guía del alumno.
Bolígrafo.

TEMARIO

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. 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. OPTIMIZACIÓN DEL POSICIONAMIENTO EN BUSCADORES Optimización del posicionamiento en buscadores Factores que influyen en el posicionamiento orgánico Factores que influyen negativamente en el posicionamiento orgánico UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALÍTICA WEB Y MÉTRICAS EN REDES SOCIALES Análisis del tráfico en redes sociales Fijar objetivos en redes sociales Facebook Twitter Youtube Blogs Reputación online UNIDAD DIDÁCTICA 7. APLICACIÓN WEB PARA MÓVILES Contenidos optimizados para móviles Aplicación web para móviles Social Media Mobile Marketing móvil UNIDAD DIDÁCTICA 8. 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 PARTE 2. GOOGLE ANALYTICS UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN ¿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 2. 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 - Visión general - Datos demográficos - Intereses - Información geográfica - Comportamiento - Tecnología - Móvil - Personalizado - Comparativas Enlazar cuenta de Google AdWords con Google Analytics AdWords UNIDAD DIDÁCTICA 3. PERSONALIZAR GOOGLE ANALYTICS Introducción a las alertas Crear alerta personalizada Casos de Alertas personalizadas Informes personalizados Ejemplo de un informes personalizados Cuentas Objetivos y embudos de conversión Determinar objetivos y embudos de conversión Filtros: Crear un filtro Configurar seguimiento del comercio electrónico Segmentos avanzados Expresiones regulares Presentación de AdWords Presentación de AdSense UNIDAD DIDÁCTICA 4. GOOGLE ANALYTICS A DIARIO Google Analytics en Android Google Analytics en iPhone Google Analytics para otros dispositivos móviles Google Analytics para Firefox Gestionar vistas Extensiones Google Chrome para Google Analytics - Stats Checker for Google Analytics - Google Analytics Opt-out - Google Analytics Debugger - Ghostery - Social Analytics Ayuda de Google Analytics Google Analytics Qualified Individual Google Analytics Certified Partner 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 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 Bases de datos OLTP Bases de Datos OLAP MOLAP, ROLAP & HOLAP 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. BUSINESS INTELLIGENCE CON POWERBI Business Intelligence en Excel Herramienta Powerbi UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTA TABLEAUUNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTA QLIKVIEW

INFORMACIÓN COMPLEMENTARIA

Conviértete en un gran profesional con el máster big data analytics:

El análisis de los grandes datos aporta información muy valiosa que se traduce en conocimiento y nos hace mejores. Big data analytics es el principio de una nueva era más responsable, más positiva y más eficiente.

Con nuestro completo master relacionado con marketing analytics lograrás conocer de mantener clientes satisfechos y, aún más importante, averiguar dónde encontrar más como ellos es una cuestión de análisis. Asimismo, conocer cómo transformar los procesos de negocio en tiempo real analizando información fiable sobre todos los aspectos de su negocio, disponer de la visibilidad, comprensión y control sobre el desempeño financiero o medir, monitorizar y ajustar resultados empresariales de forma más eficiente es algo al alcance de unos pocos. Además de la optimización del posicionamiento SEO en buscadores.

También, podrás conocer cómo gestionar el riesgo maximizando el autoconocimiento. Esto se traduce en una mejora por parte de los cliente logrando optimizar el balance.

¿Por qué usar big data analytics?

La unión de Big Data y Analytics permite a las empresas aumentar sus ingresos, disminuir sus costes y ser más competitivos dentro de su sector. Esa es la razón por la que este tipo de soluciones están ganando aceptación tan rápidamente en la actualidad.

Descubre las categorías de Big Data Analytics:

Análisis descriptivo. Estos instrumentos le dicen a las compañías lo que sucedió. Crean informes simples y visualizaciones que muestran lo que ocurrió en un momento particular o durante un período de tiempo. Estas son las herramientas analíticas menos avanzadas.
Diagnóstico analítico. Los aparatos de diagnóstico explican por qué sucedió algo. Más avanzadas que las herramientas descriptivas de informes, les permiten a los analistas profundizar en los datos y determinar la raíz de las causas para una situación dada.
Análisis Predictivo. Entre las herramientas de big data analytics más populares disponibles en la actualidad, las herramientas de análisis predictivo utilizan algoritmos altamente avanzados para pronosticar lo que podría suceder a continuación. A menudo, estas herramientas hacen uso de la inteligencia artificial y la tecnología machine learning.
Análisis prescriptivo. Un paso por encima del análisis predictivo, el análisis prescriptivo le dice a las organizaciones qué deben hacer para lograr un resultado deseado. Estas herramientas requieren capacidades de aprendizaje automático muy avanzadas, y pocas soluciones en el mercado actual ofrecen verdaderas capacidades preceptivas.

¿Cuáles son las salidas profesionales de máster big data analytics?

Big Data Consultant
Business Intelligence & Data Analytics Consultant
Business Analyst
Project Management for BI Projects
Data Scientist
Digital Transformation for Companies
Data Architect
Marketing Digital
eCommerce / eBusiness
Estrategia IT

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CARACTERÍSTICAS GENERALES

Resumen salidas laborales Master Online

El presente Master en Big Data Analytics ofrece una formación especializada en la materia. Si tiene interés en el concepto de Big Data y quiere adquirir los aspectos esenciales para trabajar en este entorno este es su momento, con el Master en Big Data Analytics podrá conocer las técnicas fundamentales para dedicarse de manera profesional a este ámbito. Big Data se refiere al tratamiento de grandes cantidades de datos, por lo que no se puede trabajar con las herramientas de base de datos básicas.

Objetivos Master Online Master en Big Data Analytics + Titulación Universitaria

- Conocer lo que es Big Data, y la importancia de almacenar y extraer información. - Aprender sobre las fases de un proyecto de Big Data. - Conocer y tomar decisiones sobre el proceso de Big Data y el Marketing Estratégico. - Saber que es Business Intelligence y conocer sus aspectos más fundamentales. - Conocer la analítica web y SEO. - Optimizar sitios web. - Realizar analítica web y métricas en redes sociales. - Conocer las herramientas de analítica web. - Conocer la información y recursos que ofrece Google Analytics. - Saber utilizar los datos, informes y métricas de forma correcta. - Mejorar la conversión de un sitio web a través de Google Analytics. -Instalar y mantener Oracle Data. -Diseñar y modelar bases de datos utilizando Oracle. -Realizar un mantenimiento preventivo y correctivo de cualquier problema que pudiera existir en la puesta en producción de la base de datos. -Minería de datos -Construir, gestionar y mantener procesos de integración de datos en sistemas de inteligencia empresarial.

Salidas laborales Master Online

Experto en Big Data / Tratamiento de datos / Analista.

Para que te prepara este Master Online

Este Master en Big Data Analytics le prepara para conocer a fondo el entorno del tratamiento y análisis de grandes cantidades de datos, o lo que es lo mismo tratar el Big Data de la mejor forma posible.

A quién va dirigido este Master Online

Este Master en Big Data Analytics está dirigido a profesionales del sector empresarial que se dediquen a la analítica y tratamiento de datos y quieran especializarse en el concepto de Big Data.

Metodología del Master Online

Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. Además recibirá los materiales didácticos que incluye el curso para poder consultarlos en cualquier momento y conservarlos una vez finalizado el mismo.La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.

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Euroinnova es una empresa comprometida con el medio ambiente, Socialmente responsable y un referente formativo en materia de igualdad de género con una amplia oferta formativa en igualdad, y que mantiene una estrecha colaboración con el Instituto de la Mujer (Escuela Virtual de Igualdad).

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