Máster en Formación Permanente en Comunicación y Visualización de Datos
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Máster en Formación Permanente en Comunicación y Visualización de Datos
    Máster en Formación Permanente en Comunicación y Visualización de Datos

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    Presentación

    El Master en Comunicación y Visualización de Datos es una respuesta directa a la creciente demanda de profesionales capaces de comprender y comunicar información compleja de manera visualmente atractiva y efectiva. En un entorno donde la generación de datos se ha vuelto exponencial, es fundamental contar con expertos en visualización de datos que puedan transformar esta información en conocimientos accionables. La visualización de datos se ha convertido en una disciplina imprescindible en la era digital, ya que permite descubrir patrones, tendencias y relaciones ocultas en grandes conjuntos de datos. A través de técnicas visuales, como gráficos, diagramas y mapas, es posible representar datos de manera intuitiva y comprensible, facilitando su interpretación y análisis.

    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    Este Master en Comunicación y Visualización de Datos te prepara para convertirte en un experto en comunicación y visualización de datos, capacitándote para diseñar visualizaciones impactantes y efectivas, utilizar herramientas avanzadas de visualización y análisis de datos, aplicar técnicas de atribución y análisis web, y optimizar la visibilidad y el alcance de la información a través de estrategias de SEO.
    Objetivos
    - Dominar los conceptos fundamentales de la visualización de datos y su importancia en la comunicación efectiva. - Utilizar herramientas como Tableau, Power BI, D3 y Looker para crear visualizaciones interactivas y atractivas. - Comprender la arquitectura y el funcionamiento de Tableau y Google Analytics para gestionar y analizar datos. - Aplicar técnicas de análisis de datos y atribución para obtener información relevante y tomar decisiones informadas. - Diseñar dashboards y gráficos interactivos que faciliten la comprensión y el análisis de la información. - Ser capaz de analizar los datos mediante Python explotando sus diferentes librerías y funcionalidades. - Explotar Excel como herramienta de administración de información y exportar datos a herramientas como Power BI.
    A quién va dirigido
    Este Master en Comunicación y Visualización de Datos está dirigido a profesionales en áreas relacionadas con la comunicación, el análisis de datos, el marketing, el diseño y la informática que deseen ampliar sus conocimientos en visualización de datos y comunicación de información. También es adecuado para estudiantes que buscan una rama laboral en pleno auge.
    Salidas Profesionales
    Las salidas laborales para este Master en Comunicación y Visualización de Datos son diversas y en constante crecimiento. Podrás trabajar como especialista en visualización de datos, analista de datos, consultor de negocios, científico de datos, gestor de proyectos de visualización de datos o experto en SEO y analítica web. Además, podrás adaptarte a diferentes sectores.
    Temario

    MÓDULO 1. BIG DATA & BUSINESS INTELLIGENCE FUNDAMENTALS

    UNIDAD DIDÁCTICA 1.LA REVOLUCIÓN DE LOS DATOS MASIVOS: BIG DATA Y THICK DATA

    1. ¿Qué es Big Data?
    2. ¿Y Thick Data? ¿Cuál es el matiz para diferenciar ambos términos?
    3. El gran auge del big data
    4. La importancia de almacenar y extraer información
    5. ¿Cual es el papel de las fuentes de datos?
    6. Soluciones novedosas gracias a la selección de datos
    7. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. TOMA DE DECISIONES INTELIGENTES

    1. Thick Data, el valor de lo cualitativo. Entender emociones humanas, intenciones y sentimientos
    2. Fases en un proyecto de Big Data
    3. Big Data enfocado a los negocios
    4. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
    5. Toma de decisiones operativas

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. CÓMO HACER CRECER UN NEGOCIO A TRAVÉS DEL BIG DATA Y SUS APLICACIONES

    1. Marketing estratégico y Big Data
    2. Open data
    3. Ejemplo de uso de Open Data
    4. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)

    UNIDAD DIDÁCTICA 4.BIG DATA EN DIFERENTES SECTORES

    1. Relación entre inteligencia artificial y big data
    2. IA y Big Data combinados
    3. El papel del Big Data en IA
    4. Big Data en salud
    5. Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
    6. Retos del big data en salud
    7. Big Data y People Analytics en RRHH

    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 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. 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 8. DATAMART: CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL

    1. Aproximación al concepto de DataMart
    2. Bases de datos OLTP
    3. Bases de Datos OLAP
    4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
    5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. DATAWAREHOUSE O ALMACEN 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 10. 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

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. STORYTELLING

    1. ¿Qué es el Data Storytelling?
    2. Elementos clave del Data Storytelling
    3. ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
    4. ¿Cómo hacer Data Storytelling?

    UNIDAD DIDÁCTICA 12. 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

    MÓDULO 2. DATA SCIENCE: ALMACENAMIENTO, ANÁLISIS Y PROCESAMIENTO DE DATOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 1.INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS

    1. ¿Qué es la ciencia de datos?
    2. Herramientas necesarias para el científico de datos
    3. Data Science & Cloud Computing
    4. Aspectos legales en Protección de Datos

    UNIDAD DIDÁCTICA 2.BASES DE DATOS RELACIONALES

    1. Introducción
    2. El modelo relacional
    3. Lenguaje de consulta SQL
    4. MySQL Una base de datos relacional

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. 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 4. 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 5. 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 6. PENTAHO

    1. Una aproximación a PENTAHO
    2. Soluciones que ofrece PENTAHO
    3. MongoDB & PENTAHO
    4. Hadoop & PENTAHO
    5. Weka & PENTAHO

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. 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 8. 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 9. 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. ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS

    1. ¿Qué es el análisis de datos?

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. LIBRERÍAS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS: NUMPY, PANDAS Y MATPLOTLIB

    1. Análisis de datos con NumPy
    2. Pandas
    3. Matplotlib

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. FILTRADO Y EXTRACCIÓN DE DATOS

    1. Cómo usar loc en Pandas
    2. Cómo eliminar una columna en Pandas

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. PIVOT TABLES

    1. Pivot tables en pandas

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. GROUPBY Y FUNCIONES DE AGREGACIÓN

    1. El grupo de pandas

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUSIÓN DE DATAFRAMES

    1. Python Pandas fusionando marcos de datos

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. VISUALIZACIÓN DE DATOS CON MATPLOTLIB Y CON SEABORN

    1. Matplotlib
    2. Seaborn

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

    1. Aprendizaje automático

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. REGRESIÓN LINEAL Y REGRESIÓN LOGÍSTICA

    1. Regresión lineal
    2. Regresión logística

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. ÁRBOL DE DECISIONES

    1. Estructura de árbol

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. NAIVE BAYES

    1. Algortimo de Naive bayes
    2. Tipos de Naive Bayes

    UNIDAD DIDÁCTICA 12. SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM)

    1. Máquinas de vectores soporte (Support Vector Machine-SVM)
    2. ¿Cómo funciona SVM?
    3. Núcleos SVM
    4. Construcción de clasificador en Scikit-learn

    UNIDAD DIDÁCTICA 13. KNN

    1. K-nearest Neighbors (KNN)
    2. Implementación de Python del algoritmo KNN

    UNIDAD DIDÁCTICA 14. PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)

    1. Análisis de componentes principales

    UNIDAD DIDÁCTICA 15. RANDOM FOREST

    1. Algorimto de Random Forest

    MÓDULO 4. EXCEL AVANZADO

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS

    1. Elementos de la interfaz
    2. Introducción y edición de datos
    3. Establecimiento de formato
    4. Trabajo con múltiples hojas
    5. Creación de gráficos
    6. Personalización
    7. La ayuda, un recurso importante

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. EDICIÓN DE DATOS Y FÓRMULAS

    1. Tipos de datos
    2. Introducción de datos
    3. Referencias a celdillas
    4. Presentación

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. TABLAS Y LISTAS DE DATOS

    1. Datos de partida
    2. Totalizar y resumir
    3. Filtrar y agrupar los datos
    4. Tablas dinámicas
    5. Tablas de datos

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE DATOS

    1. Configuración de herramientas de análisis
    2. Tablas con variables
    3. Funciones para hacer pronósticos
    4. Simulación de escenarios
    5. Persecución de objetivos
    6. La herramienta Solver
    7. Otras herramientas de análisis de datos

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. BASES DE DATOS

    1. Obtención de datos
    2. Edición de bases de datos
    3. Funciones de bases de datos
    4. Asignación XML

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. GRÁFICOS Y DIAGRAMAS

    1. Generación de gráficos
    2. Inserción de minigráficos
    3. Personalización de máximos y mínimos
    4. Inserción de formas
    5. Imágenes
    6. Elementos gráficos e interactividad
    7. SmartArt

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. PUBLICACIÓN DE DATOS

    1. Impresión de hojas
    2. Publicar libros de Excel

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. FUNCIONES LÓGICAS

    1. Relaciones y valores lógicos
    2. Toma de decisiones
    3. Anidación de expresiones y decisiones
    4. Operaciones condicionales
    5. Selección de valores de una lista

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. BÚSQUEDA DE DATOS

    1. Manipulación de referencias
    2. Búsqueda y selección de datos
    3. Transponer tablas

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. OTRAS FUNCIONES DE INTERÉS

    1. Manipulación de texto
    2. Trabajando con fechas
    3. Información diversa

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. ACCESO A FUNCIONES EXTERNAS

    1. Registro de funciones externas
    2. Invocación de funciones
    3. Macros al estilo de Excel 4.0
    4. Libros con macros

    UNIDAD DIDÁCTICA 12. MACROS Y FUNCIONES

    1. Registro y reproducción de macros
    2. Administración de macros
    3. Definición de funciones

    UNIDAD DIDÁCTICA 13. INTRODUCCIÓN A VBA

    1. El editor de Visual Basic
    2. El editor de código
    3. La ventana Inmediato
    4. Un caso práctico

    UNIDAD DIDÁCTICA 14. VARIABLES Y EXPRESIONES

    1. Variables
    2. Expresiones

    UNIDAD DIDÁCTICA 15. ESTRUCTURAS DE CONTROL. EL MODELO DE OBJETOS DE EXCEL

    1. Valores condicionales
    2. Sentencias condicionales
    3. Estructuras de repetición
    4. Objetos fundamentales de Excel
    5. Otros objetos de Excel

    UNIDAD DIDÁCTICA 16. MANIPULACIÓN DE DATOS

    1. Selección de una tabla de datos
    2. Manipulación de los datos
    3. Inserción de nuevos datos
    4. La solución completa

    UNIDAD DIDÁCTICA 17. CUADROS DE DIÁLOGO

    1. Cuadros de diálogo prediseñados
    2. Cuadros de diálogo personalizados
    3. Una macro más atractiva y cómoda
    4. Iniciación del cuadro de diálogo

    UNIDAD DIDÁCTICA 18. TRABAJO EN GRUPO

    1. Compartir un libro
    2. Comentarios a los datos
    3. Control de cambios
    4. Herramientas de revisión

    UNIDAD DIDÁCTICA 19. DOCUMENTOS Y SEGURIDAD

    1. Limitar el acceso a un documento
    2. Seguridad digital

    UNIDAD DIDÁCTICA 20. PERSONALIZACIÓN DE EXCEL

    1. Parámetros aplicables a libros y hojas
    2. Opciones de entorno
    3. La cinta de opciones
    4. Crear fichas y grupos propios

    MÓDULO 5. DATA VISUALIZATION

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. 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 2. 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 3. 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 4. LOOKER

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. QLIKVIEW

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

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. GOOGLE CHART

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. CHARTBLOCKS

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. INFOGRAM

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. LEAFLET

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. CARTO

    1. CartoDB

    MÓDULO 6. POWER BI

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A POWER BI

    1. ¿Qué es Power BI?
    2. Funciones de Power BI
    3. Versiones de Power BI
    4. Roles de Power BI
    5. Planificación de proyectos con Power BI

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. INSTALACIÓN DE POWER BI

    1. Instalación y puesta en marcha
    2. Conexión de datos a Power BI
    3. Filtrado de datos
    4. Vista de datos

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELADO DE DATOS

    1. Introducción al modelado de datos
    2. Creación de medidas
    3. Creación y relación entre tablas
    4. Creación de columnas y medidas calculadas
    5. Dinamizar columnas
    6. Fórmulas de consulta

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. VISUALIZACIÓN DE DATOS

    1. Creación de gráficas
    2. Tablas dinámicas
    3. Segmentación de datos
    4. Uso de objetos visuales
    5. Formas y cuadros de texto
    6. Imágenes
    7. Matrices y tablas
    8. Cómo crear un velocímetro
    9. Mapas
    10. Slicers
    11. Cómo modificar colores

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. DASHBOARDS

    1. Uso del Dashboard
    2. Compartir Dashboards
    3. Añadir Widgets
    4. Cómo crear reportes
    5. Ajustes del panel
    6. Preguntas y respuestas del Dashboard

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. USO COMPARTIDO DE DATOS

    1. Exportar datos de Power BI a Excel
    2. Exportar Dashboards
    3. Crear paquetes de contenido
    4. Presentación de informes
    5. Cómo públicar y compartir informes
    6. Introducción a Power BI mobile

    MÓDULO 7. VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R CON GGPLOT2

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. GGPLOT2 COMO LIBRERÍA PARA VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R

    1. Introducción a Gplot
    2. El paquete ggplot2

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. EJES

    1. Cambiar títulos de eje
    2. Aumentar el espacio entre ejes y títulos de ejes
    3. Cambiar la estética de los títulos de Axis
    4. Cambiar la estética del texto del eje
    5. Texto del eje de rotación
    6. Eliminar texto de eje y marcas
    7. Eliminar títulos de eje
    8. Límite del rango del eje
    9. Forzar el trazado para que comience en el origen
    10. Ejes con la misma escala
    11. Usar una función para modificar etiquetas

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. TÍTULOS

    1. Añade un título
    2. Ajustar la posición de los títulos
    3. Use una fuente no tradicional en su título
    4. Cambiar espaciado en texto de varias líneas

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. LEYENDAS

    1. Trabajando con leyendas
    2. Apaga la leyenda
    3. Eliminar títulos de leyenda
    4. Cambiar la posición de la leyenda
    5. Cambiar la dirección de la leyenda
    6. Cambiar el estilo del título de la leyenda
    7. Cambiar título de leyenda
    8. Cambiar el orden de las claves de leyenda
    9. Cambiar etiquetas de leyenda
    10. Cambiar cuadros de fondo en la leyenda
    11. Cambiar el tamaño de los símbolos de leyenda
    12. Dejar una capa fuera de la leyenda
    13. Adición manual de elementos de leyenda
    14. Usar otros estilos de leyenda

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. FONDOS Y LÍNEAS DE CUADRÍCULA

    1. Cambiar el color de fondo del panel
    2. Cambiar líneas de cuadrícula
    3. Cambiar el espaciado de las líneas de cuadrícula
    4. Cambiar el color de fondo de la trama

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. MÁRGENES

    1. Trabajar con márgenes

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. GRÁFICOS DE PANELES MÚLTIPLES

    1. Trabajar con gráficos de paneles múltiples
    2. Crear múltiplos pequeños basados en una variable
    3. Permitir que los ejes deambulen libremente
    4. Uso facet_wrapcon dos variables
    5. Modificar el estilo de los textos de la tira
    6. Crear un panel de diferentes parcelas

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. COLORES

    1. Trabajar con colores
    2. Especificar colores individuales
    3. Asignar colores a las variables
    4. Variables Cualitativas
    5. Seleccionar manualmente colores cualitativos
    6. Utilice paletas de colores cualitativas integradas
    7. Use paletas de colores cualitativos de paquetes de extensión
    8. Variables Cuantitativas
    9. La paleta de colores Viridis
    10. Usar paletas de colores cuantitativas de paquetes de extensión
    11. Modificar paletas de colores después

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. TEMAS

    1. Cambiar el estilo de trazado general
    2. Cambiar la fuente de todos los elementos de texto
    3. Cambiar el tamaño de todos los elementos de texto
    4. Cambiar el tamaño de todos los elementos de línea y rectángulo
    5. Crea tu propio tema
    6. Actualizar el tema actual

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. LÍNEAS

    1. Agregar líneas horizontales o verticales a un gráfico
    2. Agregar una línea dentro de un gráfico
    3. Agregar líneas curvas y flechas a un gráfico

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. TEXTO

    1. Agregue etiquetas
    2. Agregar anotaciones de texto
    3. Use Markdown y HTML Rendering para anotaciones

    UNIDAD DIDÁCTICA 12. COORDENADAS

    1. Voltear una parcela
    2. arreglar un eje
    3. Invertir un eje
    4. Transformar un eje
    5. Circularizar una parcela

    UNIDAD DIDÁCTICA 13. TIPOS DE GRÁFICOS

    1. Alternativas a un diagrama de caja
    2. Crear una representación de alfombra en un gráfico
    3. Crear una matriz de correlación
    4. Crear un gráfico de contorno
    5. Crear un mapa de calor
    6. Crear un diagrama de cresta

    UNIDAD DIDÁCTICA 14. CINTAS

    1. Trabajar con cintas (AUC, CI, etc.)

    UNIDAD DIDÁCTICA 15. SUAVIZADOS

    1. Predeterminado: agregar un suavizado LOESS o GAM

    UNIDAD DIDÁCTICA 16. GRÁFICOS INTERACTIVOS

    1. Trabajar con gráficos interactivos

    MÓDULO 8. ANALÍTICA WEB

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA ANALÍTICA WEB

    1. ¿Qué es la analítica web?
    2. Establecimiento de objetivos y KPIs
    3. Métricas principales y avanzadas
    4. Objetivos y ventajas de medir
    5. Plan de medición

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. GOOGLE ANALYTICS 4

    1. Introducción a Google Analytics 4
    2. Interfaz
    3. Métricas y dimensiones
    4. Informes básicos
    5. Filtros
    6. Segmentos
    7. Eventos
    8. Informes personalizados
    9. Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. GOOGLE TAG MANAGER

    1. Introducción a GTM
    2. Implementación con GTM
    3. Medición con GTM
    4. Uso de Debug/Preview Mode

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELOS DE ATRIBUCIÓN

    1. La atribución
    2. Multicanalidad
    3. Customer Journey
    4. Principales modelos de atribución
    5. Modelos de atribución personalizados

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO)

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

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL SEO

    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

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL SEM

    1. Introducción al SEM
    2. Principales conceptos en SEM
    3. Sistema de pujas y Calidad del anuncio
    4. Primer contacto con Google Ads
    5. Creación de anuncios con calidad
    6. Indicadores clave de rendimiento en SEM

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB ORIENTADA A LAS REDES SOCIALES

    1. Análisis del tráfico en redes sociales
    2. Fijar objetivos en redes sociales
    3. Facebook
    4. Twitter
    5. Youtube
    6. LinkedIn
    7. Tik tok
    8. Instagram

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. TÉCNICAS Y ESTRATEGIAS

    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

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. OTRAS HERRAMIENTAS PARA ANALÍTICA WEB

    1. Hotjar
    2. Microsoft Power BI
    3. Google Search Console
    4. Matomo
    5. Awstats
    6. Chartbeat
    7. Adobe Analytics

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. COOKIES Y TECNOLOGÍAS DE SEGUIMIENTO

    1. ¿Qué son las cookies?
    2. Tipos de cookies
    3. GDPR
    4. Herramientas para manejar el consentimiento de cookies

    MÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MÁSTER (PFM)

    Titulación
    Titulación Universitaria:
    Diploma Universidad Católica de Murcia
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