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Nuestros alumnos opinan sobre: Maestría en Inteligencia de Negocio y Big Data Analytics

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

David García

JAÉN

Opinión sobre Maestría en Inteligencia de Negocio y Big Data Analytics

Comentarios

* Todas las opiniones sobre Maestría en Inteligencia de Negocio y Big Data Analytics, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Master Online Maestria Inteligencia De Negocio Big Data Analytics Ceupe

Resumen salidas profesionales
La Maestría en Inteligencia de Negocio y Big Data Analytics es un programa de estudio focalizado en la acuciante demanda de perfiles analíticos en el mercado laboral de la era digital. En un contexto donde los datos son el nuevo petróleo, este curso ofrece formación puntera en la comprensión y manejo de datos masivos, proporcionando las habilidades cruciales para desentrañar tendencias y extraer conocimientos de valor que impulsen estrategias de negocio. A través de un temario meticulosamente diseñado, los participantes se sumergirán en los fundamentos de la analítica web, aprendiendo a navegar herramientas esenciales como Google Analytics y Google AdWords, a la par de principios de SEO que son vitales en la optimización de contenidos. Con módulos avanzados, se explorarán estrategias para el análisis de datos móviles, videos y redes sociales, proporcionando una visión 360° del entorno digital que las organizaciones navegan actualmente. La inteligencia aplicada en el ámbito competitivo y la analítica web 2.0 se entrelazan para formar profesionales capaces de trascender el mero dato. Además, la proliferación de dispositivos conectados y el Internet de las Cosas (IoT) presentan nuevos horizontes para el análisis y uso estratégico de información. Con módulos dedicados a Big Data, Business Intelligence y herramientas de visualización, como Tableau y PowerBI, el alumno se capacitará para liderar en la transformación de datos complejos en insights accionables, impulsando decisiones informadas en tiempo real. Esta maestría representa un notable avance en la capacitación de líderes digitales, preparándolos para dominar el arte de la interpretación y aplicación de datos en un entorno empresarial que premia la agilidad y la innovación basada en evidencia.
Objetivos
- Mejorar la visibilidad y análisis de datos de acceso. - Familiarizarse con tecnologías, plataformas y herramientas de analítica web para aplicarlas en objetivos específicos. - Formar al alumno como analista web profesional. - Aprender la metodología básica del análisis web. - Entender los aspectos clave de la analítica web y las redes sociales.
Salidas profesionales
El Máster en Inteligencia de Negocio y Big Data Analytics abre un abanico de oportunidades profesionales. El alumnado podrá especializarse como Analistas Web, desentrañando datos con Google Analytics y AdWords, o como expertos SEO. Profundizan en Analítica Avanzada, incluyendo móviles y redes. También hay caminos en BI y Big Data, desde Arquitectos de Datos hasta Data Scientists, manejando herramientas como Tableau, PowerBI y gestionando proyectos de Big Data. Una formación que prepara para transformar datos en decisiones empresariales estratégicas.
Para qué te prepara
La Maestría en Inteligencia de Negocio y Big Data Analytics te prepara para dominar herramientas clave en análisis de datos y estrategias digitales. Aprenderás a utilizar Google Analytics, Google AdWords y SEO para optimizar la presencia en línea de una empresa. Podrás analizar métricas y comportamientos en la web, definiendo KPIs y mejorando las tácticas de marketing digital. Avanzarás hacia una comprensión profunda del Big Data, aplicando técnicas de Business Intelligence y visualización de datos con herramientas como Tableau y PowerBI. Prepárate para transformar datos en decisiones estratégicas.
A quién va dirigido
Dirigido a analistas de datos, marketers y profesionales IT que deseen profundizar en la analítica web, SEO y Google Analytics. Ideal para expertos en BI que buscan dominar herramientas de visualización y comprender el Big Data en estrategias de negocio.
Metodología
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master Online Maestria Inteligencia De Negocio Big Data Analytics Ceupe

Descargar GRATIS
el temario en PDF
  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. Un nuevo perfil profesional, para una nueva actividad
  2. ¿Qué hace un analista web?
  3. Herramientas del Analista
  1. Conceptos Básicos
  2. Creación de una cuenta Google Analytics
  3. Perfil de sitio Web
  4. Código de seguimiento
  5. Objetivos
  6. Informes
  1. Introducción
  2. Los anuncios de Google AdWords
  3. Definiciones básicas
  4. Ventajas de Google AdWords
  5. Google Adsense
  6. Analytics VS AdWords
  1. Introducción
  2. Factores de valoración y ranking
  3. Indexación de un sitio Web
  4. Elegir keywords
  5. Últimas conclusiones y consejos SEO
  1. La analítica web en la actualidad
  2. Definiendo la analítica web
  3. El salto a la Analítica web moderna
  1. Conocer nuestra situación
  2. Seleccionando a nuestro proveedor
  3. Diferencias entre proveedores
  4. Seleccionar a los finalistas y realizar pruebas
  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
  1. Conceptos básicos
  2. Los mejores informes de analítica web
  3. Prácticas Indispensables
  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: flash, vídeo y widgets
  1. Las cookies de seguimiento del visitante
  2. Muestreo de datos
  3. Valor de los datos
  4. Conciliar los datos
  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
  1. Introducción
  2. La Usabilidad Web
  3. Pruebas Online y a Distancia
  4. Las encuestas
  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Calculo de KPI con Excel.
  1. Introducción
  2. Tipos de Test: A/B y MVT
  3. Consejos prácticos para la realización de pruebas
  4. Realización de pruebas controladas
  5. Consejos útiles para la realización de pruebas
  1. Introducción
  2. Recopilar datos de Inteligencia Competitiva
  3. Análisis del tráfico de sitios web
  4. Búsquedas
  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. Análisis de Blogs
  2. Coste y beneficios de escribir en un blog
  3. Nuestro impacto Twitter
  4. Métricas para Twitter
  1. La calidad de los datos
  2. Obtener datos válidos
  3. ¿En que basarnos para la toma de decisiones?
  4. Beneficios de análisis multicanal
  1. Segmentación en base al comportamiento
  2. Predicción y Minería de datos
  3. Rumbo a la analítica inteligente
  1. Introducción
  2. El contexto manda
  3. Ampliar nuevos horizontes
  4. Valores Reales
  5. Medir KPIs no procesables
  1. La Cola
  2. Valor de la palabra clave
  3. Análisis PPC
  4. Campaña multitouch
  5. Medición nonline
  1. Introducción
  2. Perfiles de un analista web
  3. ¿Cómo lograr el éxito en el mundo de la analítica?
  4. La necesidad de la organización
  1. Introducción
  2. Hacer la analítica atractiva
  3. La importancia de un buen informe
  4. Nuestra mejor arma: los evangelistas de marca
  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
  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
  1. Planes de medición
  2. Configuración de las vistas mediante filtros
  3. Métricas y dimensiones personalizadas
  4. Seguimiento de eventos
  1. Informes de visión general
  2. informes completos
  3. Compartir informes
  4. 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
  1. Analítica avanzada
  2. Informes sin muestrear
  3. Google BigQuery Export
  4. Integraciones
  1. Concepto y características
  2. Gestión de etiquetas
  3. Activadores y gestión de variables
  4. Implementación y eventos
  5. Tracking
  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Integración con Analytics
  5. Creación de informes
  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. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open 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
  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. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  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. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  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
  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. 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
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  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
  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
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramientas Powerbi

Titulación de Master Online Maestria Inteligencia De Negocio Big Data Analytics Ceupe

Maestria Inteligencia De Negocio Big Data Analytics Ceupe
Titulación de Maestría en Inteligencia de Negocio y Big Data Analytics con 1500 horas expedida por el Centro Europeo de Postgrado-CEUPE

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