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  • Presentación
  • Temario
  • Metodología
  • Titulación

Descripción

¿Quién puede acceder al master?

Este Master Business Intelligence Fundamentals en Analítica Web y Big Data es ideal para profesionales del marketing digital, expertos en e-commerce, emprendedores, Data analyst y recién graduados, así como apasionados de los negocios online que deseen mejorar sus habilidades de analítica web, con el fin de impulsar sus negocios, carreras y oportunidades profesionales.

Objetivos

- Conocer los fundamentales de la analítica web. - Descubrir de primera mano todo lo que rodea al Big Data y Business Intelligence. - Tomar decisiones basadas en el análisis y respaldadas por grandes volúmenes de datos. - Asimilar las acciones clave para el uso de análisis de datos para impulsar estrategias de marketing digital.

Salidas Profesionales

Las salidas laborales para los graduados del Master Business Intelligence Fundamentals en Analítica Web y Big Data incluyen roles como e-commerce manager, director de marketing digital, trafficker, emprendedor digital, data analyst, data scientist y especialista en trade marketing, así como consultores y asesores en estrategias de Big Data y marketing para empresas digitales.

Temario

MÓDULO 1. ANALÍTICA WEB BÁSICA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?

  1. Introducción
  2. La Analítica Web: un reto cultural
  3. ¿Qué puede hacer la analítica web por una persona o empresa?
  4. Glosario de Analítica Web

UNIDAD DIDÁCTICA 2. EL PERFIL DEL ANALISTA WEB

  1. Un nuevo perfil profesional, para una nueva actividad
  2. ¿Qué hace un analista web?
  3. Herramientas del Analista

UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICS

  1. Conceptos Básicos
  2. Creación de una cuenta Google Analytics
  3. Perfil de sitio Web
  4. Código de seguimiento
  5. Objetivos
  6. Informes

UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ADS

  1. Introducción
  2. Los anuncios de Google Ads
  3. Definiciones básicas
  4. Ventajas de Google Ads
  5. Google Ads
  6. Diferencias entre Google Analytics y Google Ads

UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A SEO

  1. Introducción
  2. Factores de valoración y ranking
  3. Indexación de un sitio Web
  4. Elegir keywords
  5. Últimas conclusiones y consejos SEO

UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALÍTICA WEB BÁSICA. INTRODUCCIÓN

  1. La analítica web en la actualidad
  2. Definiendo la analítica web
  3. El salto a la Analítica web moderna

UNIDAD DIDÁCTICA 7. ELECCIÓN DE UNA ESTRATEGIA

  1. Conocer nuestra situación
  2. Seleccionando a nuestro proveedor
  3. Diferencias entre proveedores

UNIDAD DIDÁCTICA 8. ¿CÓMO MEDIR NUESTROS RESULTADOS? LAS MÉTRICAS

  1. Introducción
  2. Visitas y visitantes
  3. Tiempo en la página y tiempo en el sitio
  4. Tasa de rebote
  5. Tasa de salida
  6. Tasa de Conversión
  7. Fidelidad
  8. Identificar las "buenas" métricas
  9. Cómo conseguir una buena métrica web

UNIDAD DIDÁCTICA 9. BUENAS PRÁCTICAS EN LA ANALÍTICA WEB

  1. Conceptos básicos
  2. Los mejores informes de analítica web
  3. Prácticas Indispensables

UNIDAD DIDÁCTICA 10. ANALIZAR EL CLICKSTREAM

  1. Búsqueda interna de nuestro sitio
  2. Análisis de la optimización SEO
  3. Tráfico de la búsqueda orgánica
  4. Indexar por motores de búsqueda
  5. Objetivos, ingresos y rentabilidad (ROI)
  6. Búsquedas de Pago PPC
  7. Tráfico Directo
  8. Campañas de Mailing
  9. Análisis avanzado

UNIDAD DIDÁCTICA 11. PRINCIPALES PROBLEMAS DE LA ANALÍTICA WEB

  1. Las cookies de seguimiento del visitante
  2. Muestreo de datos
  3. Valor de los datos
  4. Conciliar los datos

UNIDAD DIDÁCTICA 12. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA

  1. Identificar los factores críticos
  2. Otros factores que conviene medir
  3. Las macro y microconversiones
  4. Medir el valor económico
  5. Sitios sin comercio: valores a medir
  6. Medición de sitios B2B

UNIDAD DIDÁCTICA 13. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA

  1. Introducción
  2. La Usabilidad Web
  3. Tipos de pruebas
  4. Las encuestas

UNIDAD DIDÁCTICA 14. DEFINICIÓN DE KPIS

  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS

MÓDULO 2. ANALÍTICA WEB AVANZADA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. EL PODER DE LAS PRUEBAS

  1. Tipos de Test: A/B y MVT
  2. Consejos prácticos para la realización de pruebas
  3. Realización de pruebas controladas
  4. Consejos útiles para la realización de pruebas

UNIDAD DIDÁCTICA 2. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA

  1. Definición de Inteligencia Competitiva
  2. Recopilar datos
  3. Análisis del tráfico de sitios web
  4. Búsquedas

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS

  1. La nueva web social y como medir datos
  2. Las aplicaciones
  3. Analizar el comportamiento desde el móvil
  4. Analizar el rendimiento de los vídeos

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES

  1. Análisis de blogs
  2. Coste y beneficios de escribir en un blog
  3. Nuestro impacto Twitter
  4. Métricas para Twitter

UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB

  1. La calidad de los datos
  2. Obtener datos válidos
  3. ¿En qué basarnos para la toma de decisiones?
  4. Beneficios de análisis multicanal

UNIDAD DIDÁCTICA 6. MÁS ALLÁ DE LOS DATOS

  1. Segmentación en base al comportamiento
  2. Predicción y minería de datos
  3. Rumbo a la analítica inteligente
  4. Análisis de sentimiento y opiniones

UNIDAD DIDÁCTICA 7. PRINCIPIOS AVANZADOS DE LA ANALÍTICA WEB

  1. El contexto manda
  2. Ampliar nuevos horizontes
  3. Valores reales
  4. Campaña multitouch
  5. Medición nonline

UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXPECTATIVAS PROFESIONALES DE LA ANALÍTICA WEB

  1. Perfiles de un analista web
  2. ¿Cómo lograr el éxito en el mundo de la analítica?
  3. La necesidad de la organización
  4. Ética y responsabilidad profesional en la analítica

UNIDAD DIDÁCTICA 9. ATRAER LA ATENCIÓN HACIA LOS DATOS

  1. Hacer la analítica atractiva
  2. La importancia de un buen informe
  3. Los evangelistas de marca
  4. El papel de la psicología en la presentación de datos

MÓDULO 3. ANALÍTICA WEB PARA MARKETING MOBILE

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL MOBILE MARKETING

  1. Introducción al Mobile Marketing
  2. ¿Cómo se hace el Mobile Marketing?
  3. Evolución de Mobile Marketing
  4. ¿Qué constituye el Mobile Marketing basado en IA?
  5. Nuevas tendencias de consumo: Realidad Aumentada y Vídeo Corto
  6. Evolución a la Personalización y Experiencia del Usuario (UX)

UNIDAD DIDÁCTICA 2. OBJETIVOS Y ANÁLISIS EN MOBILE MARKETING

  1. Importancia del análisis en la estrategia mobile
  2. Variables de género y edad
  3. Variable Ingresos
  4. Objetivos en Mobile Marketing
  5. Seguimiento de campañas

UNIDAD DIDÁCTICA 3. PUBLICIDAD MOBILE y COMPRA PROGRAMÁTICA

  1. Tipos de publicidad
  2. Publicidad Inmersiva: Video Vertical, Reels y Experiencias Shoppable
  3. Creación de campañas publicitarias en dispositivos móviles
  4. Ejemplos de campañas de publicidad mobile
  5. Redes y plataformas de publicidad mobile

UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTEGRACIÓN DEL MARKETING MOBILE EN LA ESTRATEGIA ON Y OFF

  1. Comunicación integrada en el mensaje
  2. Integración del mobile marketing en la estrategia offline
  3. Integración del mobile marketing en la estrategia online
  4. Marketing Conversacional y Chatbots con IA

UNIDAD DIDÁCTICA 5. ESTRATEGIA MOBILE

  1. Diseño adaptado a dispositivos móviles: Resposive Design
  2. Mobile Marketing Mix: contenido Breve y novedoso
  3. Plan Estratégico Mobile: Mobile-First con Prioridad en la Privacidad
  4. Formatos de publicidad móvil: formatos Interactivos y Playables
  5. Estrategias de Retención y Re-Engagement
  6. Mobile Adserver
  7. Mobile Advertising
  8. Integración online y mobile: experiencias Sin Fricción

UNIDAD DIDÁCTICA 6. EL NEGOCIO MOBILE MARKETING Y APPS

  1. Internet tradicional vs Mobile : el papel del 5G
  2. Micromomentos de consumo
  3. Serverless/Low-Code
  4. Aplicaciones móviles
  5. Estrategia en apps
  6. Contenidos en apps Video Corto y Live Shopping
  7. Modelos de negocios en aplicaciones
  8. Promoción de aplicaciones

UNIDAD DIDÁCTICA 7. TELEVISIÓN Y MÓVILES

  1. Introducción
  2. Televisión y dispositivos móviles
  3. Contenidos para televisión móvil
  4. Publicidad Programática en CTV y Atribución Cross-Device

UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA MOBILE

  1. introducción al mobile analytics
  2. Google Analytics 4 (GA4) y Firebase
  3. Mobile Analytics vs Web Analytics
  4. Herramientas y seguimiento mobile:Mapas de calor y sesiones de usuario
  5. Claves para la medición en marketing móvil

UNIDAD DIDÁCTICA 9. GEOLOCALIZACIÓN

  1. Introducción a la geolocalización
  2. Sistemas de geolocalización y tecnología híbrida
  3. Trabajar la geolocalización
  4. Proximity Marketing y Geofencing
  5. Geolocalización en Interiores (IPS y Beacons)

UNIDAD DIDÁCTICA 10. USUARIO MOBILE

  1. Tendencias de consumo móvil
  2. Prosummer
  3. La generación Touch o Táctil
  4. Hiperconectividad
  5. El móvil en el Costumer Journey
  6. Usuario multitasking o multitarea
  7. Periodismo ciudadano y mobile

UNIDAD DIDÁCTICA 11. MOBILE SOCIAL MEDIA

  1. Redes sociales
  2. Estrategia mobile social media
  3. Atención al cliente en social media
  4. Publicidad social
  5. Monitorización de las redes sociales

UNIDAD DIDÁCTICA 12. M- COMMERCE

  1. Introducción al M-commerce
  2. Pagos Móviles Frictionless, Billeteras Digitales y Tokenización
  3. Seguridad del M-Commerce
  4. Mobile Business: Freemium, Premium y Suscripciones
  5. Retail Media Mobile: Publicidad con Datos de Primera Parte (First-Party Data)
  6. Mobile Shopping y Showrooming
  7. ASO (App Store Optimization) y Growth Mobile

MÓDULO 4. GOOGLE ANALYTICS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANALÍTICA WEB CON GOOGLE ANALYTICS

  1. Introducción a la analítica web
  2. Funcionamiento Google Analytics
  3. Introducción e instalación de Google Analytics
  4. Interfaz
  5. Métricas y dimensiones
  6. Informes básicos
  7. Informes personalizados
  8. Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos

UNIDAD DIDÁCTICA 2. GOOGLE ANALYTICS 4

  1. ¿Qué es Google Analytics 4?
  2. Diferencias con respecto a Universal Analytics
  3. Implementación de Google Analytics 4
  4. Las herramientas de análisis de Google Analytics 4
  5. Los espacios de identidad
  6. Ventajas de Google Analytics 4
  7. Desventajas de Google Analytics 4

UNIDAD DIDÁCTICA 3. RECOGIDA DE DATOS

  1. Planes de medición
  2. Configuración de las vistas mediante filtros
  3. Métricas y dimensiones personalizadas
  4. Seguimiento de eventos

UNIDAD DIDÁCTICA 4. NAVEGACIÓN E INTERFAZ

  1. Informes de visión general
  2. informes completos
  3. Compartir informes
  4. Configuración paneles de control y accesos directos

UNIDAD DIDÁCTICA 5. INFORMES

  1. Informes de Audiencia
  2. Informes de Adquisición
  3. Informes de Comportamiento

UNIDAD DIDÁCTICA 6. CAMPAÑAS Y CONVERSIONES

  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

UNIDAD DIDÁCTICA 7. GOOGLE ANALYTICS 360

  1. Analítica avanzada
  2. Informes sin muestrear
  3. Google BigQuery Export
  4. Integraciones

UNIDAD DIDÁCTICA 8. GOOGLE TAG MANAGER

  1. Concepto y características
  2. Gestión de etiquetas
  3. Activadores y gestión de variables
  4. Implementación y eventos
  5. Tracking

UNIDAD DIDÁCTICA 9. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO)

  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Integración con Analytics
  5. Creación de informes

MÓDULO 5. BIG DATA INTRODUCTION

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

  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)

UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS

  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA

  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data

UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA

  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

UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN

  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

UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING

  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

UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA

  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL

UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS

  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras

MÓDULO 6. BUSINESS INTELLIGENCE Y HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

  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

UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL

  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehou
  4. Herramientas de Explotación
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS

  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube

UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA

  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI

UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS

  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos

UNIDAD DIDÁCTICA 6. TABLEAU

  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau

UNIDAD DIDÁCTICA 7. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)

  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3

UNIDAD DIDÁCTICA 8. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO)

  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Creación de informes

UNIDAD DIDÁCTICA 9. QLIKVIEW

  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos

UNIDAD DIDÁCTICA 10. POWER BI

  1. Introducción a Power BI
  2. Instalación de Power BI
  3. Modelado de datos
  4. Visualización de datos
  5. Dashboards
  6. Uso compartido de datos

UNIDAD DIDÁCTICA 11. CARTO

  1. CartoDB

MÓDULO 7. PROYECTO FINAL DE MASTER

Metodología

EDUCA LXP se basa en 6 pilares

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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.

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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.

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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.

Monitor

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.

Libro

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

Titulación de Máster de Formación Permanente en Business Intelligence: Fundamentals en Analítica Web y Big Data con 1500 horas y 60 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
Titulacion de INESEM

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