Curso Superior en Analítica Web y Big Data
Entidad:
SOLICITAR INFORMACIÓN
- 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.
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:
- ¿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)
- Diagnóstico inicial
- Diseño del proyecto
- Proceso de implementación
- Monitorización y control del proyecto
- Responsable y recursos disponibles
- Calendarización
- Alcance y valoración económica del proyecto
- Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
- Toma de decisiones operativas
- Marketing estratégico y Big Data
- Nuevas tendencias en management
- Tipo de herramientas BI
- Productos comerciales para BI
- Productos Open Source para BI
- Beneficios de las herramientas de BI
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
- Concepto de web semántica
- Linked Data Vs Big Data
- Lenguaje de consulta SPARQL
- Introducción
- La Analítica Web: Un reto cultural
- ¿Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa?
- Glosario de Analítica Web
- La analítica web en la actualidad
- Definiendo la analítica web
- El salto a la analítica web moderna
- Conceptos básicos
- Métricas para el análisis web
- Segmentación en base al comportamiento
- Predicción y minería de datos
- Rumbo a la analítica inteligente
- Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
- Proceso KDD
- Modelos y Técnicas de Data Mining
- Áreas de aplicación
- Míneria de textos y Web Mining
- Data Mining y marketing
- Identificar los factores críticos
- Otros factores que convienen medir
- Las macro y microconversiones
- Medir el valor económico
- Sitios sin comercio: valores a medir
- Medición de sitios B2B
- Introducción
- La usabilidad web
- Pruebas online y a Distancia
- Las encuestas
- Introducción
- Recopilar datos de Inteligencia Competitiva
- Análisis del tráfico de sitios web
- Búsquedas
- Conceptos básicos de gestión de clientes y CRM
- Remarketing
- Tipos de clientes
- Estrategias y herramientas de gestión de clientes
- Métricas de fidelización
- Aplicación de diferentes herramientas a casos de empresas
- 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 y usabilidad web
- Herramientas que analizan nuestra actividad en redes sociales
- Herramientas de inteligencia competitiva
- ¿Qué es WEKA?
- Técnicas de Data Mining en Weka
- Interfaces de Weka
- Selección de atributos
- ¿Qué es PIWIK?
- Instalación y Configuración
- Integración con otras aplicaciones
- La calidad de los datos
- Obtener datos válidos
- ¿En qué basarnos para la toma de decisiones?
- Beneficios de análisis multicanal
- Definición de KPIs
- KPI, CSF y metas
- Principales KPIS
- Ejemplos de KPIS
- Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
- Introducción a los cuadros de mando y dashboard
- Estrategias para la creación de un cuadro de mando
- Dashboard en Excel o Google Analytics
- Aplicaciones gratuitas
- Aplicaciones propietarias
- 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
