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

Master en Analítica Web y Big Data

MATRICULACIÓN

Entidad:

INESEM Formación Programada
Duración total:
1500 h.
Teleformación:
450 h.
Modalidad:
Online
Precio: 1495 €
Bonificable hasta el 100%

SOLICITAR INFORMACIÓN

Presentación
DESCRIPCIÓN
La transformación digital en las empresas implica una inflación de datos que crean la necesidad y hacen presente los conceptos de analítica web y Big Data. En los entornos empresariales, se demandan a su vez más especialistas en el análisis de datos como ayuda en la toma decisiones determinantes para el rumbo del negocio.Con esta acción formativa podrá ponerse a la vanguardia en el uso de las nuevas tecnologías y métodos de análisis de datos que le permitirán desarrollar las habilidades analíticas necesarias para extraer y evaluar los datos, permitiéndole la optimización de campañas de marketing digital.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 distintas fases de un proyecto de Big Data
  • Diseñar e Implementar estrategias de marketing digital en base a la explotación de datos masivos.
  • Aplicar técnicas de Data Mining mediante análisis cuantitativo y cualitativo de la información.
  • Asimilar los principios de la analítica web y su aplicación mediante herramientas como Google Analytics.
  • Aplicar el concepto de Inteligencia Competitiva
  • Conocer y comprender las principales métricas para el análisis web
  • Optimizar los entornos de e
  • commerce, mediante estrategias SEO e Inbound Marketing.
PARA QUÉ TE PREPARA
Con el Máster en Analítica web y big data te formarás en las principales técnicas y herramientas para analizar datos y optimizar campañas de marketing digital. Aprenderás a explotar datos masivos mediante Data Mining, estableciendo estrategias para SEO y CRO en entornos de e-commerce. Serás capaz de aplicar inteligencia competitiva y fidelizar al cliente con estrategias en redes sociales cumpliendo con el marco legislativo.
A QUIÉN VA DIRIGIDO
El Máster en Analítica Web y Big Data está dirigido a los profesionales de todos los niveles que quieran adquirir o afianzar conocimiento en torno al análisis y explotación de datos, de cara a mejorar las estrategias empresariales y de marketing. Se trata de una acción formativa idónea para ampliar oportunidades profesionales en un sector de gran rentabilidad.
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. 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. Minería 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
  2. Creación de una cuenta en Google Analytics
  3. Perfil de sitio Web
  4. Código de seguimiento
  5. Objetivos
  6. Informes
  1. Introducción a las alertas
  2. Crear alerta personalizada
  3. Casos de alertas personalizadas
  4. Informes personalizados
  5. Ejemplo de un informe personalizado
  6. Cuentas
  7. Objetivos y embudos de conversión
  8. Determinar objetivos y embudos de conversión
  9. Filtros: Crear un filtro
  10. Configurar seguimiento del comercio electrónico
  11. Segmentos avanzados
  12. Expresiones regulares
  1. Google analytics en Android
  2. Google Analytics en iPhone
  3. Google Analytics para otros dispositivos móviles
  4. Google Analytics para Firefox
  5. Gestionar visitas
  6. Extensiones Google Chrome para Google Analytics
  7. Ayuda de Google Analytics
  8. Google Analytics Qualified Individual
  9. Google Analytics Certified Partner
  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. Introducción al Comercio Electrónico
  2. Marketing electrónico vs. Comercio Electrónico
  3. Origen del Comercio Electrónico
  4. Integración de Internet en la estrategia de Marketing
  5. Algunas cifras
  1. Internet como canal de comunicación
  2. Herramientas en Comunicación
  3. Venta en Internet
  4. Proceso de planificación publicitaria
  5. Campañas online
  1. Introducción al SEO
  2. Historia de los motores de búsqueda
  3. Componentes de un motor de búsqueda
  4. Organización de resultados en un motor de búsqueda
  5. La importancia del contenido
  6. El concepto de autoridad en Internet
  7. Campaña SEO
  1. Introducción al SEM
  2. Principales conceptos en SEM
  3. Sistema de pujas y Calidad del anuncio
  4. Creación de una campaña
  5. Creación de anuncios con calidad
  6. Indicadores clave de rendimiento en SEM
  1. Análisis de Blogs
  2. Coste y beneficios de escribir en un blog
  3. Nuestro impacto en Twitter
  4. Métricas para Twitter
  1. Introducción
  2. La nueva web social y como medir datos
  3. Las aplicaciones
  4. Analizar el comportamiento desde el móvil
  5. Analizar el rendimiento de los vídeos
  1. Usabilidad
  2. Mapas de calor
  3. Grabaciones de sesiones de usuario
  4. Ordenación de tarjetas
  5. Test A/B
  6. Test multivariante
  7. KPI, indicadores clave de rendimiento
  8. Cambios a realizar para optimizar una página web
  1. Optimización del posicionamiento en buscadores
  2. Factores que influyen en el posicionamiento orgánico
  3. Factores que influyen negativamente en el posicionamiento orgánico
  1. ¿Qué es el CRO?
  2. Landing pages
  3. Modelo L.I.F.T para el incremento del CRO
  4. SEO y CRO
  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. 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
  1. Consideraciones constitucionales
  2. Fuentes del marketing digital
  1. Las comunicaciones electrónicas en el comercio electrónico
  2. La información y sus requisitos
  3. Proteger la información y las comunicaciones
  4. El régimen de responsabilidad
  1. Marco legal y jurídico de la seguridad de la información
  2. Bases de datos: cloud computing
  3. Correo electrónico
  4. Cookies
  1. Propiedad intelectual en relación con el marketing digital
  2. Propiedad industrial en relación con el marketing digital
  3. Uso de contenidos de terceros Agencias y clientes
  1. Objeto de la LSSI-CE ámbito de aplicación
  2. Cumplimento de la LSSI-CE
  3. Infracciones y sanciones
  1. Acciones del marketing en la web
  2. Publicidad en entornos
  3. Concursos y sorteos online
  1. Online Reputation Management
  2. Riesgos de la reputación online y el efecto Streisand
  3. Marco legal de la reputación online
Titulación
Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Título Propio del Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM)
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
Master en Analítica Web y Big Data
Duración total:
1500 h.
Teleformación:
450 h.
Modalidad:
Online
Precio: 1495 €
Bonificable hasta el 100%
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