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100% Online
400 horas
Flexibilidad horaria
Seguridad y confianza en tus pagos online.- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿A quién va dirigido?
Objetivos
Salidas Profesionales
Temario
MÓDULO 1. BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
- ¿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)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
- Diagnóstico inicial
- Diseño del proyecto
- Proceso de implementación
- Monitorización y control del proyecto
- Responsables y recursos disponibles
- Calendarización
- Alcance y valoración económica del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BIG DATA Y MARKETING
- Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
- Toma de decisiones operativas
- Marketing estratégico y Big Data
- Nuevas tendencias en management
MÓDULO 2. BUSINESS ANALYTICS & BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANALÍTICA E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS.
- Introducción
- La pirámide organizacional
- Herramientas de inteligencia de negocios
- Fundamentos del Datawarehouse
- Características
- Ventajas
- Sistemas OLTP
- Implementación del Datawarehouse
- Análisis OLAP (Drill Down, Drill Up)
- Servidores OLAP (ROLAP, MOLAP, HOLAP, Minería de Datos, Definiciones de Data Mining)
- Categorías de Data Mining
- Proceso de Minería de Datos
- Metodología
- Reportes
- Consultas
- Alertas
- Análisis
- Pronósticos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROYECTOS DE BUSSINES ANALYTICS Y BUSINESS INTELLIGENCE.
- Gestión de Proyectos
- Planificación del proyecto
- Riesgos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ARQUITECTURA DE UN PROYECTO DE BUSINESS ANALYTICS Y BUSINESS INTELLIGENCE.
- Procesos de Extracción, Transformación y Carga
- El almacén de Datos
- Herramientas de Visualización y consulta: Reportes
- Herramientas de Visualización y consulta: DashBoards
- Herramientas de Visualización y consulta: OLAP
- Herramientas de Visualización y consulta: Data Mining
- Procesos ETL
- Creación de cubos multidimensionales
MÓDULO 3. ANALÍTICA WEB Y BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?
- Introducción
- La Analítica Web: Un reto cultural
- ¿Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa?
- Glosario de Analítica Web
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB BÁSICA: INTRODUCCIÓN
- La analítica web en la actualidad
- Definiendo la analítica web
- El salto a la analítica web moderna
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA
- 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 BB
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA
- Introducción
- La usabilidad Web
- Pruebas Online y a Distancia
- Las encuestas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPIS
- Definición de KPIs
- KPI, CSF y metas
- Principales KPIS
- Ejemplos de KPIS
- Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA
- Introducción
- Recopilar datos de Inteligencia Competitiva
- Análisis del tráfico de sitios web
- Búsquedas
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS
- Introducción
- La nueva web social y como medir datos
- Las aplicaciones
- Analizar el comportamiento desde el móvil
- Analizar el rendimiento de los vídeos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES
- Análisis de Blogs
- Coste y beneficios de escribir en un blog
- Nuestro impacto en Twitter
- Métricas para Twitter
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB
- La calidad de los datos
- Obtener datos válidos
- ¿En qué basarnos para la toma de decisiones?
- Beneficios de análisis multicanal
UNIDAD DIDÁCTICA 10. MÁS ALLÁ DE LOS DATOS
- Segmentación en base al comportamiento
- Predicción y minería de datos
- Rumbo a la analítica inteligente
UNIDAD DIDÁCTICA 11. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
- Concepto de web semántica
- Linked Data Vs Big Data
- Lenguaje de consulta SPARQL
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Distintiva
EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.
Realista
La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.
Student First
La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.
Inteligencia Artificial
La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.
Profesionales en activo
Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.
Timeless Learning
La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.
Titulación
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