Curso Superior en Analítica Web y Big Data en formación programada online. Formación Bonificada

Curso Superior en Analítica Web y Big Data

MATRICULACIÓN

Entidad:

INESEM Formación Programada
Duración total:
220 h.
Teleformación:
110 h.
Modalidad:
Online
Precio: 440 €
Bonificable hasta el 100%

SOLICITAR INFORMACIÓN

Presentación
DESCRIPCIÓN
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. 
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.
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.
Metodología

La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.

A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.

El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.

La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.

Por último, el alumno contará en todo momento con:

Claustro Docente
Ofrecerá un minucioso seguimiento al alumno, resolviendo sus dudas e incluso planteando material adicional para su aprendizaje profesional.
Comunidad
En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.
Material Adicional
De libre acceso en el que completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta. Podrá encontrarlo en Revista Digital, INESEM y MasterClass INESEM, puntos de encuentro entre profesionales que comparten sus conocimientos.
Temario
SE DESARROLLARÁN LOS SIGUIENTES CONTENIDOS
  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. 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. 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. Tipo de herramientas BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  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
  1. La analítica web en la actualidad
  2. Definiendo la analítica web
  3. El salto a la analítica web moderna
  1. Conceptos básicos
  2. Métricas para el análisis web
  1. Segmentación en base al comportamiento
  2. Predicción y minería de datos
  3. Rumbo a la analítica inteligente
  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
  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
  1. Introducción
  2. La usabilidad web
  3. Pruebas online y a Distancia
  4. Las encuestas
  1. Introducción
  2. Recopilar datos de Inteligencia Competitiva
  3. Análisis del tráfico de sitios web
  4. Búsquedas
  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
  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
  1. ¿Qué es WEKA?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. ¿Qué es PIWIK?
  2. Instalación y Configuración
  3. Integración con otras aplicaciones
  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. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
  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
  1. Aplicaciones gratuitas
  2. Aplicaciones propietarias
Titulación
Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales
Requisitos Acceso
Este curso bonificado pertenece al sistema de Formación Programada de INESEM Business School. Se tramita con cargo a un crédito formativo asignado a las empresas privadas españolas para la formación de sus trabajadores sin que les suponga un coste. Para tramitar este curso de formación programada es necesario:
  • Estar trabajando para una empresa privada.
  • Encontrarse cotizando en el Régimen General de la Seguridad Social
  • Que el curso seleccionado esté relacionado con el puesto de trabajo o actividad principal de la empresa.
  • Que la empresa autorice la formación programada
  • Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso
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Teleformación:
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