Curso Gratuito Curso Superior en Analítica Web y Big Data

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Para qué te prepara:

Con el curso superior en analítica web en entornos Big Data sabrás desenvolverte de forma profesional en los principales métodos de análisis de información, tanto cuantitativa como cualitativa, para procesar datos web. Aplicar Big Data a la analítica web te ayuda a optimizar tus estrategias de contenidos, obteniendo datos fiables y concretos sobre qué es lo que realmente le interesa a tus usuarios.

A quién va dirigido:

El curso superior en analítica web en entornos Big Data está dirigido a profesionales de todos los niveles que quieran desarrollar o mejorar su capacidad analítica con grandes volúmenes de datos. Adquirirán conocimientos en torno a la analítica web y minería de datos, además de su análisis e interpretación para su correcta utilización en estrategias de marketing y empresariales.

Titulación:

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”

Objetivos:

- Conocer e identificar las principales fases que intervienen en un proyecto de Big Data.- Dominar las principales métricas de analítica web.- Conocer los métodos de análisis de datos e inteligencia competitiva.- Aplicar herramientas de analítica web presentes en el mercado actual.- Establecer estrategias de marketing a partir del análisis e interpretación de datos.

Salidas Laborales:

El curso superior en analílitica web en entorno Big Data te permite desempeñar puestos de responsabilidad como analista de datos o analista web, debido a su formación avanzada y especializada. También puestos relacionados con especialistas en marketing digital que requiera el análisis de datos web y la utilización de herramientas como Google Analytics. 

Resumen:

Debido a las diversas herramientas que existen hoy en día para la recolección de datos, aún más importante es su tratamiento e interpretación. Por esto surge la figura de analista de datos y más concretamente en entornos de Big data. Estas acciones mejoran el posicionamiento y la competitividad en los mercados. El objetivo de este curso es que el alumno sea capaz de identificar el método de análisis de información necesario para tratar un gran volumen de datos. Aprender técnicas de minería de datos, relacionados con las plataformas web como es la Minería de texto o web Mining. Y por último, pero no menos importante, desarrollar cuadros de mando que te permitan establecer una estrategia de marketing competitiva. En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector. 

Metodología:

Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. Por último, es necesario notificar la finalización de la acción formativa desde la plataforma para comenzar la expedición del título.

Temario:

MÓDULO 1. BIG DATA OVERVIEW

UNIDAD DIDÁCTICA 1: INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
  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)
UNIDAD DIDÁCTICA 2: FASES DE UN PROYECTO DE BIG 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
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BIG DATA Y MARKETING
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 4: INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
  1. Tipo de herramientas BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
UNIDAD DIDÁCTICA 5.PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 6.DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL

MÓDULO 2. FUNDAMENTOS Y PLANIFICACIÓN DE LA MÉTRICA DIGITAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1: ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?
  1. Introducción
  2. La Analítica Web: Un reto cultural
  3. ¿Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa?
  4. Glosario de Analítica Web
UNIDAD DIDÁCTICA 2: ANALÍTICA WEB BÁSICA
  1. La analítica web en la actualidad
  2. Definiendo la analítica web
  3. El salto a la analítica web moderna
UNIDAD DIDÁCTICA 3: INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS Y MÉTRICA WEB
  1. Conceptos básicos
  2. Métricas para el análisis web
UNIDAD DIDÁCTICA 4.MÁS ALLÁ DE LOS DATOS
  1. Segmentación en base al comportamiento
  2. Predicción y minería de datos
  3. Rumbo a la analítica inteligente

MÓDULO 3. MÉTODOS DE ANÁLISIS

UNIDAD DIDÁCTICA 1:MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  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. Míneria de textos y Web Mining
  6. Data Mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 2: ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA
  1. Identificar los factores críticos
  2. Otros factores que convienen medir
  3. Las macro y microconversiones
  4. Medir el valor económico
  5. Sitios sin comercio: valores a medir
  6. Medición de sitios B2B
UNIDAD DIDÁCTICA 3: ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA
  1. Introducción
  2. La usabilidad web
  3. Pruebas online y a Distancia
  4. Las encuestas
UNIDAD DIDÁCTICA 4: CI:INTELIGENCIA COMPETITIVA
  1. Introducción
  2. Recopilar datos de Inteligencia Competitiva
  3. Análisis del tráfico de sitios web
  4. Búsquedas

MÓDULO 4. OTRAS HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA WEB

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CRM EN EL MEDIO ONLINE
  1. Conceptos básicos de gestión de clientes y CRM
  2. Remarketing
  3. Tipos de clientes
  4. Estrategias y herramientas de gestión de clientes
  5. Métricas de fidelización
  6. Aplicación de diferentes herramientas a casos de empresas
UNIDAD DIDÁCTICA 2.INTRODUCCIÓN A HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA WEB
  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 y usabilidad web
  7. Herramientas que analizan nuestra actividad en redes sociales
  8. Herramientas de inteligencia competitiva
UNIDAD DIDÁCTICA 3. WEKA Y DATA MINING
  1. ¿Qué es WEKA?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. EL ANALIZADOR DE TRÁFICO WEB PIWIK
  1. ¿Qué es PIWIK?
  2. Instalación y Configuración
  3. Integración con otras aplicaciones
UNIDAD DIDÁCTICA 5: PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB
  1. La calidad de los datos
  2. Obtener datos válidos
  3. ¿En qué basarnos para la toma de decisiones?
  4. Beneficios de análisis multicanal

MÓDULO 5.CUADRO DE MANDO Y DASHBOARD

UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEFINICIÓN DE KPIS
  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONCEPTO Y CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
  1. Introducción a los cuadros de mando y dashboard
  2. Estrategias para la creación de un cuadro de mando
  3. Dashboard en Excel o Google Analytics
UNIDAD DIDÁCTICA 3.HERRAMIENTAS PARA LA CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
  1. Aplicaciones gratuitas
  2. Aplicaciones propietarias