Curso en Learning Analytics en formación programada online. Formación Bonificada

Curso en Learning Analytics

MATRICULACIÓN

Entidad:

INESEM Formación Programada
Duración total:
150 h.
Teleformación:
75 h.
Modalidad:
Online
Precio: 360 €
Bonificable hasta el 100%

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Presentación
DESCRIPCIÓN
El uso de las nuevas tecnologías en el ámbito docente es clave y poder analizar información para mejorar día a día te hará alcanzar la excelencia docente.Este Curso en Learning Analytics te da las herramientas para poder transformar tu forma de enseñar y adaptarte a las nuevas tecnologías. Gracias a técnicas analíticas mediante el uso de Big Data, Business Intelligence o Machine Learning, podrás desempeñar mejor tus funciones en el ámbito docente. También, aprenderás a usar y gestionar plataformas Moodle para la enseñanza e-learning, así como realizar analíticas web con Google Analytics.En INESEM contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia. Además, gracias a las prácticas garantizadas, podrás acceder a un mercado laboral en plena expansión.
OBJETIVOS
  • Saber utilizar y gestionar Moodle como plataforma de E
  • Learning.
  • Descubrir las posibilidades del Big Data y el Business Intelligence para una actualización correcta.
  • Crear Datamarts y Data Warehouses para la gestión de información.
  • Desarrollar informes, gráficos y estadísticas mediante el uso de la herramienta PowerBI.
  • Entender las posibilidades y mejoras del uso del Machine Learning.
  • Realizar, gestionar y utilizar analíticas de datos web mediante Google Analytics.
PARA QUÉ TE PREPARA
Este Curso en Learning Analytics te da las herramientas para poder transformar tu forma de enseñar y adaptarte a las nuevas tecnologías. Gracias a técnicas analíticas mediante el uso de Big Data, Business Intelligence o Machine Learning, podrás desempeñar mejor tus funciones en el ámbito docente. También, aprenderás a usar y gestionar plataformas Moodle para la enseñanza e-learning, así como realizar analíticas web con Google Analytics.
A QUIÉN VA DIRIGIDO
El Curso en Learning Analytics está dirigido tanto para profesionales docentes como estudiantes de magisterio u otra rama profesional que deseen especializarse en la docencia y que deseen poder utilizar las principales tecnologías actuales para actualizarse a las nuevas formas de enseñanza gracias a analíticas, big data, plataformas e-learning como Moodle o -google analytics.
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. Historia de Moodle
  2. Definición y características de la plataforma de Elearning Moodle
  3. Teoría del constructivismo social aplicada a Moodle
  4. Módulos principales en Moodle
  1. Instalación en local
  2. Instalación en servidor
  3. Registro en MoodleCloud
  4. Ajustes de la página principal
  1. Interfaz de la plataforma
  2. Menú de administración
  3. Repositorios y gestión de ficheros
  4. Gestión de bloques y filtros
  5. Configuración de la contraseña
  6. Cambio de idioma
  1. Formatos de curso
  2. PARTES DE LA HOMEPAGE
  3. Categorías y subcategorías
  4. Matriculación de usuarios
  5. Gestión de grupos
  6. Gestión de roles y permisos
  7. Uso de tags
  8. Subida, eliminación y reinicio de un curso
  1. Foro
  2. Chat
  3. Consulta
  4. Retroalimentación
  5. Encuesta
  6. Correo
  1. Archivos multimedia
  2. Libros
  3. Enlaces
  4. Portafolios
  5. Contenido IMS
  6. SCORM
  7. Cómo se crea un contenido SCORM
  8. Cómo se prueba un contenido SCORM
  9. Datos SCORM de seguimiento
  10. Creación de contenido con eXelearning y su integración en Moodle
  11. Creación de ejercicios de autoevaluación con HotPotatoes, herramientas e-learning y su integración en Moodle
  1. Tarea
  2. Taller
  3. Base de datos
  4. Glosario
  5. Lección
  6. Cuestionario
  7. Wiki
  1. Banco de preguntas
  2. Categorías de preguntas
  3. Exportación e importación de preguntas
  4. Tipos de preguntas
  1. Bitácora
  2. Informes
  3. Estadísticas
  4. Calendario
  5. Insignias
  1. Gestión de usuarios
  2. Libro de calificaciones
  3. Copias de seguridad
  4. Finalización de actividad y de curso
  1. Darse de alta en un servidor
  2. Importar la base de datos a un servidor remoto
  3. Conexión de la web con la base de datos
  4. Subir archivos web mediante FTP
  5. Mobile app
  1. Para todos los usuarios
  2. Para profesores
  3. Para administradores
  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. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramienta PowerBI
  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. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción a la analítica web
  2. Funcionamiento Google Analytics
  3. Instalación y configuración de Google Analytics
  4. Configuración de las vistas mediante filtros
  1. Navegación por Google Analytics
  2. Informes de visión general
  3. informes completos
  4. Compartir informes
  5. Configuración paneles de control y accesos directos
  1. Informes de Audiencia
  2. Informes de Adquisición
  3. Informes de Comportamiento
  1. Campañas personalizadas
  2. Realizar un seguimiento de las campañas con el Creador de URLs
  3. Configuración y medición de objetivos
  4. Cómo medir campañas de Google Ads
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 “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”
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
Curso en Learning Analytics
Duración total:
150 h.
Teleformación:
75 h.
Modalidad:
Online
Precio: 360 €
Bonificable hasta el 100%
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