Máster en Formación Permanente en Analítica Web y Big Data
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Máster en Formación Permanente en Analítica Web y Big Data
    Máster en Formación Permanente en Analítica Web y Big Data

    Máster en Formación Permanente en Analítica Web y Big Data

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    Presentación

    En un entorno cada vez más complejo y saturado de información, el análisis y tratamiento de los datos se vuelve esencial en la toma de decisiones acertadas dentro de cada empresa. El Master en Analítica Web Y Big Data es el acceso que necesitas para formar parte de los profesionales del análisis web y el Big Data, que a día de hoy, se están convirtiendo en los asesores analíticos de las directivas. Analiza y utiliza los datos, el poder empresarial del futuro está en la información. Con este Master en Analítica Web y Big Data obtendrás la formación necesaria para realizar recopilación y análisis de datos masivos gracias al Big Data y dominar herramientas de analítica web, tales como Google Analytics, Google Adwords, Google Tag Manager y Google Data Studio, con las que podrás planificar, ejecutar y evaluar estrategias, SEO, SEM y CRO en entornos de e-commerce. Además, serás capaz de llevar a cabo análisis más profundos de todos los datos obtenidos gracias al uso de BigQuery, Python y R. Durante la realización del máster contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia que te ayudarán en todo momento y gracias a las prácticas garantizadas en empresas punteras dentro del sector podrás acceder a un mercado laboral con gran auge y futuro.

    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    Con este Master en Analítica Web y Big Data obtendrás la formación necesaria para realizar recopilación y análisis de datos masivos gracias al Big Data y dominar herramientas de analítica web, tales como Google Analytics, Google Adwords, Google Tag Manager y Google Data Studio, con las que podrás planificar, ejecutar y evaluar estrategias, SEO, SEM y CRO en entornos de e-commerce. Además, serás capaz de llevar a cabo análisis más profundos de todos los datos obtenidos gracias al uso de BigQuery, Python y R.
    Objetivos
    - Entender la importancia del Big Data y su aplicación a la analítica web. - Diseñar e implementar estrategias de marketing digital en base al Big Data. - Utilizar las herramientas Google Ads y Google Analytics, clave en la analítica web. - Mejorar las estrategias utilizadas gracias a Google Tag Manager y Google Data Studio. - Llevar a cabo análisis de datos a gran escala con el uso de Google Analytics 360 y BigQuery. - Saber aplicar programación de datos estadísticos gracias al uso de los lenguajes Python y R.
    A quién va dirigido
    El Master en Analítica Web y Big Data está dirigido a los profesionales de todos los niveles que quieran adquirir o afianzar conocimientos en torno a la analítica web y todas las herramientas y tecnologías utilizadas hoy día para llevar a cabo análisis de calidad, de cara a mejorar las estrategias empresariales y de marketing. Se trata de una acción formativa idónea para ampliar oportunidades profesionales en un ámbito en auge, como es el Big Data.
    Salidas Profesionales
    Con el Master en Analítica Web y Big Data despuntarás entre los profesionales del sector, pudiendo desempeñar puestos de responsabilidad diferenciados como Científico de datos, Arquitecto de soluciones Big Data, Experto analista web, Digital Analyst, Traffic Manager o Lider de proyectos Big Data.
    Temario

    MÓDULO 1. 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 2. DATA ANALYST

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. 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 Warehouse
    4. Herramientas de Explotación
    5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. 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 3. 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 4. HERRAMIENTA POWERBI

    1. Business Intelligence en Excel
    2. Herramienta PowerBI

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTA TABLEAU

    1. Herramienta Tableau

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTA QLIKVIEW

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

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE

    1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
    2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
    3. Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
    4. Sistemas de Bases de datos NoSQL

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL. MONGODB

    1. ¿Qué es MongoDB?
    2. Funcionamiento y uso de MongoDB
    3. Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
    4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
    5. Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
    6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
    7. Consulta de datos en MongoDB

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS

    1. Introducción a Python
    2. ¿Qué necesitas?
    3. Librerías para el análisis de datos en Python
    4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

    1. Introducción a R
    2. ¿Qué necesitas?
    3. Tipos de datos
    4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
    5. Integración de R en Hadoop

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS

    1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
    2. Inferencia estadística
    3. Modelos de regresión
    4. Pruebas de hipótesis

    UNIDAD DIDÁCTICA 12. ANÁLISIS DE LOS DATOS

    1. Inteligencia Analítica de negocios
    2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
    3. Presentación de resultados

    MÓDULO 3. PREDICTIVE DATA ANALYTICS: DATA MINING Y MACHINE LEARNING

    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. ECOSISTEMA HADOOP

    1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
    2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
    3. Sistema de archivos HDFS
    4. MapReduce con Hadoop
    5. Apache Hive
    6. Apache Hue
    7. Apache Spark

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. WEKA Y DATA MINING

    1. ¿Qué es Weka?
    2. Técnicas de Data Mining en Weka
    3. Interfaces de Weka
    4. Selección de atributos

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

    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

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING

    1. Introducción
    2. Algoritmos

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

    1. Introducción
    2. Filtrado colaborativo
    3. Clusterización
    4. Sistemas de recomendación híbridos

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN

    1. Clasificadores
    2. Algoritmos

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

    1. Componentes
    2. Aprendizaje

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. SISTEMAS DE ELECCIÓN

    1. Introducción
    2. El proceso de paso de DSS a IDSS
    3. Casos de aplicación

    MÓDULO 4. SEO ONPAGE Y SEO OFFPAGE

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. ARQUITECTURA DEL SITIO WEB

    1. Estructura de una web
    2. Análisis de metadatos
    3. Elementos html
    4. Hoja de estilo CSS
    5. SEO en HTML

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. FIJANDO OBJETIVOS SEO

    1. Introducción
    2. Información útil, información fresa
    3. Flash, el problema del invisible
    4. Densidad de palabra clave
    5. Long Tail, la larga cola de palabra clave
    6. Marketing en internet: captando visitas

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. USABILIDAD

    1. Introducción
    2. Experiencia de usuario -UX
    3. Diseño centrado en el usuario
    4. Prototipado y diseño de interacción
    5. Evaluación de Usabilidad

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. ALGORITMO DE GOOGLE. CAMBIOS Y ACTUALIZACIONES

    1. Introducción
    2. Google Panda
    3. Google Penguin
    4. Google Hummingbird
    5. Otras actualizaciones
    6. Penalizaciones y soluciones

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. ANÁLISIS DE LOS METADATOS

    1. Etiquetas meta name
    2. Etiqueta meta description
    3. Etiqueta meta Keyword
    4. Etiqueta meta Robots
    5. Etiqueta meta viewport
    6. Etiqueta meta nosnippet
    7. etiqueta meta http-equiv
    8. Etiqueta Title

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTAS Y PLUGINS

    1. Herramientas para la optimización del SEO on Page
    2. Qué es un plugin
    3. Plugins para la optimización del SEO on Page

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. IMPORTANCIA DE LOS ENLACES EN SEO

    1. Cómo es un enlace entrante
    2. Consideraciones de los enlaces entrantes
    3. Análisis de enlaces
    4. Otras consideraciones

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. LINKBUILDING

    1. Introducción al linkbuilding
    2. Consideraciones importantes sobre linkbuilding
    3. Principales técnicas de linkbuilding
    4. Estrategia de linbuilding natural

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. LINKBAITING

    1. Introducción al linkbaiting
    2. Marketing de Contenidos
    3. Storytelling
    4. Marketing viral

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. SEO ESPECIALIZADO

    1. SEO local
    2. Search y social media
    3. SEO mobile
    4. SEO internacional
    5. Auditoría SEO

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. SEO PARA BLOGS Y WORDPRESS

    1. Blogs
    2. Cómo hacer un blog en Wordpress
    3. Plugins para optimizar el SEO en los blogs

    MÓDULO 5. SOCIAL MEDIA MANAGEMENT

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN Y CONTEXTUALIZACIÓN DEL SOCIAL MEDIA

    1. Concepto y evolución del Social Media
    2. Tipos de redes sociales
    3. La importancia actual del social media
    4. Prosumer
    5. Contenido de valor
    6. Marketing viral
    7. La figura del Community Manager
    8. Social Media Plan
    9. Reputación Online

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. GESTIÓN DE FACEBOOK

    1. Primero pasos con Facebook
    2. Facebook para empresas
    3. Configuración de la Fanpage
    4. Configuración de mensajes: Facebook Messenger
    5. Tipo de publicaciones
    6. Creación de eventos
    7. Facebook Marketplace
    8. Administración de la página
    9. Facebook Insights
    10. Centro de cuentas, Facebook Business Suite, Facebook Business Manager

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. GESTIÓN DE INSTAGRAM

    1. Introducción a Instagram
    2. Instagram para empresas
    3. Creación de contenido
    4. Uso de Hashtags
    5. Instagram Stories
    6. Herramientas creativas
    7. Colaboración con influencers
    8. Principales estadísticas
    9. Actualiaciones de instagram
    10. Funcionalidades de la versión de pago

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. GESTIÓN DE X CORP

    1. Introducción a X Corp.
    2. Elementos básicos de X Corp.
    3. X Corp para empresas
    4. Servicio de atención al cliente a través de X Corp.
    5. Contenidos
    6. Uso de Hashtags y Trending Topic
    7. X Corp. Analytics
    8. TweetDeck
    9. Audiense
    10. Hootsuite
    11. 11. Funcionalidades de la versión premium

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. GESTIÓN DE LINKEDIN

    1. Introducción a LinkedIn
    2. LinkedIn para empresas
    3. Creación de perfil y optimización
    4. Grupos
    5. SEO para LinkedIn
    6. Analítica en LinkedIn
    7. LinkedIn Recruiter

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. GESTIÓN DE YOUTUBE

    1. Introducción a Youtube
    2. Vídeo Marketing
    3. Crear una canal de empresa
    4. Optimización del canal
    5. Creación de contenidos
    6. Gestión de comentarios
    7. Youtube Analytics
    8. Youtube vs Vimeo
    9. Keyword Tool
    10. Youtube Trends

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. GESTIÓN DE TWITCH

    1. Introducción a Twitch
    2. El éxito de Twitch
    3. Generar suscriptores en Twitch
    4. Contenidos y recomendaciones
    5. Twitch e influencers
    6. Streamlabs
    7. Publicidad en Twitch
    8. Seguimiento y medición de resultados

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. GESTIÓN DE TIKTOK

    1. ¿Qué es y cómo funciona Tiktok?
    2. Creación de contenido en TikTok
    3. Estrategias para ganar seguidores (hashtags, likes, challenges…)
    4. El papel del marketing en Tiktok
    5. Tiktok e influencers
    6. Tiktok Ads

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. PUBLICIDAD SOCIAL MEDIA- FACEBOOK ADS

    1. Introducción a Facebook Ads
    2. Tipos de Campañas y objetivos publicitarios
    3. Segmentación: públicos
    4. Presupuesto
    5. Formatos de anuncios
    6. Ubicaciones
    7. Administrador de anuncios
    8. Seguimiento y optimización de anuncios
    9. Pixel de Facebook
    10. Cómo gestionar publicidad de Instagram desde el administrador de anuncios de Facebook

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. PUBLICIDAD SOCIAL MEDIA- X CORP. ADS

    1. Objetivos publicitarios
    2. Audiencias en X Corp
    3. Tipos de anuncios
    4. Administrador de anuncios
    5. Creación de campañas y optimización
    6. X Corp. Cards
    7. Instalación código de seguimiento
    8. Listas de remarketing

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. PUBLICIDAD SOCIAL MEDIA- LINKEDIN ADS

    1. Introducción a LinkedIn Ads
    2. Formatos de anuncios
    3. Objetivos publicitarios
    4. Creación de campañas
    5. Segmentación
    6. Presupuesto
    7. Seguimiento y medición de resultados

    UNIDAD DIDÁCTICA 12. PUBLICIDAD SOCIAL MEDIA- PUBLICIDAD EN YOUTUBE

    1. Ventajas de la publicidad en Youtube
    2. Youtube y Google Adwords
    3. Tipos de anuncios en Youtube
    4. Campaña publicitarias en Youtube con Google Adwords
    5. Creación de anuncios desde Youtube

    UNIDAD DIDÁCTICA 13. PUBLICIDAD SOCIAL MEDIA- TIKTOK ADS

    1. Introducción a TikTok Ads Manager
    2. Creación de una campaña de publicidad en TikTok
    3. Tipos de contenidos y herramientas clave
    4. Seguimiento y monitorización de los resultados

    MÓDULO 6. ANALÍTICA WEB Y BIG DATA

    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 ti o tu empresa?
    4. Glosario de Analítica Web

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. 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 3. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA

    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

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA

    1. Introducción
    2. La usabilidad Web
    3. Pruebas Online y a Distancia
    4. Las encuestas

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPIS

    1. Definición de KPIs
    2. KPI, CSF y metas
    3. Principales KPIS
    4. Ejemplos de KPIS
    5. Supuesto práctico. Cálculo de KPI con Excel

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. CI. INTELIGENCIA COMPETITIVA

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

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS

    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

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES

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

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. 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 10. MÁS ALLÁ DE LOS DATOS

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

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA

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

    MÓDULO 7. SEM- GOOGLE ADS

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN

    1. Ventajas de la publicidad online
    2. ¿Qué es Google Ads?
    3. Fundamentos de Google Ads
    4. Crear una cuenta en Google Ads
    5. Campañas, grupos de anuncios y palabras clave
    6. Planificador de palabras clave

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. PUBLICIDAD EN BÚSQUEDAS

    1. Funcionamiento
    2. Configuración campaña
    3. Anuncios
    4. Pujas y presupuestos
    5. Administración, medición y supervisión de campañas
    6. Optimización

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. PUBLICIDAD EN DISPLAY

    1. Introducción
    2. Configuración campaña
    3. Anuncios
    4. Audiencias, segmentación y remarketing
    5. Medición y optimización

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. PUBLICIDAD PARA MÓVILES

    1. Ventajas de la publicidad mobile
    2. Pujas y segmentación
    3. Anuncios
    4. Medición

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. PUBLICIDAD EN SHOPPING

    1. Google Merchant Center
    2. Campañas de shopping

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. TÉCNICAS DE COPYWRITING APLICADAS A CAMPAÑAS CON GOOGLE ADS

    1. Copywriting y Google Ads
    2. Copyqriting en publicidad de búsquedas
    3. Copywriting en publicidad display
    4. Copywriting en publicidad para móviles
    5. Copywriting en publicidad shopping

    MÓDULO 8. ANALÍTICA WEB CON GOOGLE ANALYTICS, GOOGLE TAG MANAGER Y LOOKER STUDIO

    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 9. ADOBE ANALYTICS

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A ADOBE ANALYTICS

    1. ¿Qué es Adobe Analytics?
    2. ¿Qué podemos hacer con Adobe Analytics?
    3. Principales diferencias respecto a Google Analytics
    4. Conceptos Clave
    5. Implementación de Adobe Analytics

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. REPORTES Y ANALÍTICAS

    1. Algunas singularidades previas de Adobe Analytics que el analista debe conocer
    2. Dimensiones comunes
    3. Métricas comunes
    4. Segmentación y grupos de informes virtuales
    5. Informes en tiempo real
    6. Los canales de marketing
    7. Importación de informes de Google Analytics a Adobe Analytics

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. FUNCIONAMIENTO DE ADOBE ANALYTICS

    1. Analysis Workspace y la integración del Ad Hoc Analysis
    2. Proyectos
    3. Componentes
    4. Visualizaciones
    5. Paneles
    6. Curar y compartir proyectos
    7. Attribution IQ

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. REPORTES

    1. Introducción al Reports & Analytics
    2. Tipos de informes
    3. Personalización de informes
    4. Report Builder
    5. Activity Map

    MÓDULO 10. PROYECTO FIN DE MÁSTER

    Titulación
    Titulación Universitaria:
    Diploma Universidad Católica de Murcia
    Solicitar información