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Master en Análisis Inteligente de Datos Masivos (Big Data)

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  • Contenido de calidad es el que se presenta en cada clase.
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Master

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  • Tipología

    Master

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    1500h

  • Duración

    12 Meses

  • Inicio

    Fechas a elegir

¿Tienes interés en el concepto de Big Data y quieres adquirir los aspectos esenciales para trabajar en este entorno? Emagister tiene la solución, te presentamos este Máster en Análisis Inteligente de Datos Masivos (Big Data), que ofrece Educa Business School. Esta formación se presenta bajo una modalidad de estudios online y tiene una duración de doce meses, ahora podrás tener una mayor flexibilidad en tus horarios y comodidad a la hora de estudiar. No esperes más y en tan solo doce meses, tendrás en tus manos tu certificación acreditativa a nivel internacional.

Con el presente máster, conoces las técnicas fundamentales para dedicarse de manera profesional a este ámbito. Big Data se refiere al tratamiento de grandes cantidades de datos, por lo que no se puede trabajar con las herramientas de base de datos básicas. Te prepara para conocer a fondo el entorno del tratamiento y análisis de grandes cantidades de datos, o lo que es lo mismo tratar el Big Data de la mejor forma posible. Aprendes a optimizar sitios web, conoces sobre analítica web y SEO, minería de datos, y muchos temas más.

¿Estás listo para dedicarte a lo que tanto te gusta? Solamente haz clic en el botón de “Pide información” para que un asesor de nuestro centro pueda comunicarse contigo a la brevedad y pueda brindarte todos los detalles que necesitas para comenzar hoy mismo. Emagister te garantiza una formación de gran calidad, está en ti tomar la decisión. ¡No lo dudes más y apuesta por tu futuro!¡Te esperamos!

Información importante

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Fechas a elegirMatrícula abierta

A tener en cuenta

- Conocer lo que es Big Data, y la importancia de almacenar y extraer información.
- Aprender sobre las fases de un proyecto de Big Data.
- Conocer y tomar decisiones sobre el proceso de Big Data y el Marketing Estratégico.
- Saber que es Business Intelligence y conocer sus aspectos más fundamentales.
- Conocer la analítica web y SEO.
- Optimizar sitios web.
- Realizar analítica web y métricas en redes sociales.
- Conocer las herramientas de analítica web.
- Conocer la información y recursos que ofrece Google Analytics.
- Saber utilizar los datos, informes y métricas de forma correcta.
- Mejorar la conversión de un sitio web a través de Google Analytics.
-Instalar y mantener Oracle Data.
-Diseñar y modelar bases de datos utilizando Oracle.
-Realizar un mantenimiento preventivo y correctivo de cualquier problema que pudiera existir en la puesta en producción de la base de datos.
-Minería de datos
-Construir, gestionar y mantener procesos de integración de datos en sistemas de inteligencia empresarial.

Va dirigido a profesionales que quieren abrirse camino con nuestro Máster.

Titulación Expedida por EDUCA BUSINESS SCHOOL como Escuela de Negocios Acreditada para la Impartición de Formación Superior de Postgrado, con Validez Profesional a Nivel Internacional

Su modalidad te permite tener mayor flexibilidad en tus horarios y comodidad a la hora de estudiar.

Un asesor se comunicará contigo para brindarte información.

En Educa Business School contamos con una bolsa de empleo para nuestros alumnos y alumnas que facilita su entrada al mundo laboral por medio de multitud de convenios de colaboración.

Experto en Big Data, tratamiento de datos, analista.

Contrareembolso. Tarjeta. Transferencia. Paypal. Otros: PayU. Sofort. Western Union. SafetyPay.

En Educa Business School te ofrecemos facilidades de pago, permitiendo a nuestro alumnado fraccionar su pago sin intereses. Del mismo modo, contamos con un sistema de becas que te ayudará a comenzar tu formación.

Al completar tus datos, luego de hacer clic en el botón de "Pide información", un asesor se contactará contigo para brindarte más información acerca del proceso de inscripción.

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Estoy interesada en realizar este programa, y me gustaría saber cómo se realizan las prácticas.

Usuario A., Más de dos años

Responder

Respuesta de Usuario A. (Más de dos años)

Hola, con gusto te proporcionamos información. Queremos enfocar tu atención en que hemos establecido relaciones colaborativas con empresas asociadas para asegurar que los estudiantes realicen sus prácticas de manera excelente.

Me gustaría averiguar quién tiene la responsabilidad de conceder la titulación. ¿Se trata de la institución educativa que desarrolla el programa, o existe alguna asociación con una entidad externa o certificadora de renombre en el ámbito de estudio?

Usuario A., Más de dos años

Responder

Respuesta de Usuario A. (Más de dos años)

Saludos, deseamos destacar que la titulación que conferimos cuenta con el respaldo de la Asociación Española de Calidad (AEC), la cual establece los más rigurosos estándares de calidad en la formación. Además, somos miembros activos de la Asociación Española de Contabilidad y Administración de Empresas (AECA), una entidad comprometida con la investigación de vanguardia en gestión empresarial.

Me gustaría recibir detalles puntuales sobre los criterios de culminación del máster en consideración. ¿Es necesario superar exámenes finales, cumplir con trabajos prácticos o ambas alternativas para obtener la titulación?

Usuario A., Más de dos años

Responder

Respuesta de Usuario A. (Más de dos años)

Buenas tardes, deseamos resaltar que es necesario completar las evaluaciones finales, que involucran exámenes. Una vez que los apruebes de manera satisfactoria, te haremos entrega de la certificación correspondiente.

Quiero adquirir conocimiento acerca del programa de maestría y si los contenidos son revisados regularmente para reflejar los avances y tendencias actuales en los respectivos ámbitos.

Usuario A., Más de dos años

Responder

Respuesta de Usuario A. (Más de dos años)

Saludos, te comentamos que el programa completo está detallado en nuestra página, y por supuesto, está actualizado con las más recientes novedades e información relevante.

Opiniones

4.0
  • Contenido de calidad es el que se presenta en cada clase.
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4.5
fantástico

Valoración del curso

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Usuario Ánonimo

4.0
31/12/2022
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Materias

  • Análisis de datos
  • Posicionamiento en buscadores
  • Google Analytics
  • Analitica web
  • Big Data
  • Métrica web
  • Optimización de sitios web
  • Herramientas de analítica web
  • Métricas en redes sociales
  • Herramientas de análisis de datos
  • Redes sociales
  • SEO
  • Minería
  • Posicionamiento
  • Data mining
  • Datawarehouse
  • E-business

Temario

PARTE 1. ANALÍTICA WEB UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANALÍTICA WEB Y SEO Introducción al SEO Historia de los motores de búsqueda Componentes de un motor de búsqueda Organización de resultados en un motor de búsqueda La importancia del contenido El concepto de autoridad en Internet Campaña SEO UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB Y SEM Introducción al SEM Principales conceptos en SEM Sistema de pujas y Calidad del anuncio Creación de una campaña Creación de anuncios con calidad Indicadores clave de rendimiento en SEM UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS Y MÉTRICA WEB Conceptos básicos Métricas Visitas Visitantes Páginas Promedio de tiempo en una página web Promedio de tiempo en un sitio web Tasa de rebote Tasa de salida Tasa de conversión UNIDAD DIDÁCTICA 4. OPTIMIZACIÓN DE SITIOS WEB Usabilidad Mapas de calor Grabaciones de sesiones de usuario Ordenación de tarjetas Test A/B Test multivariante KPI, indicadores clave de rendimiento Cambios a realizar para optimizar una página web UNIDAD DIDÁCTICA 5. POSICIONAMIENTO ORGÁNICO, SEO Importancia del SEO Funcionamiento de los buscadores Google: algoritmos y actualizaciones Cómo salir de una penalización en Google Estrategia SEO UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA WEB Listado de herramientas Herramientas de analítica web Herramientas de análisis de logs Herramientas de medición mediante tags Herramientas para medir el rendimiento de nuestro sitio web Herramientas para recoger información de diseño o usabilidad web Herramientas que analizan nuestra actividad en redes sociales Herramientas de inteligencia competitiva UNIDAD DIDÁCTICA 7. GOOGLE ANALYTICS ¿Qué es Google Analytics? Introducción a la analítica web ¿Como funciona Google Analytics? Cookies Introducción a JavaScript Principios de Google Analytics ¿Qué es el porcentaje de rebote? Página de destino Conversiones Objetivos Eventos Porcentaje de abandono Visita/usuario único Iniciar sesión en Google Analytics Incorporar código de de seguimiento de Google Analytics en el sitio web Verificar que Google Analytics recibe datos Cambiar configuraciones de la cuenta de Google Analytics Gestión de usuarios Eliminar cuenta de Google Analytics Cambiar configuraciones de la interfaz de Google Analytics (Idioma) UNIDAD DIDÁCTICA 8. FUNCIONES BÁSICAS DE GOOGLE ANALYTICS Introducción a las funciones de Analytics Nociones básicas de Google Analytics Añadir anotaciones en gráficos Comparación de periodos Exportar Informes Añadir métricas a un gráfico Crear, editar y eliminar segmentos Crear un nuevo panel Añadir un Widget al Panel Tiempo real Tipos de informes de Google Analytics: diagramas animados, gráfico por hora, día, semana, mes, etc? Configuración del envío automático de informes Audiencia Enlazar cuenta de Google AdWords con Google Analytics AdWords UNIDAD DIDÁCTICA 9. INFORMES Informes de audiencia Informes de adquisición Informes de comportamiento UNIDAD DIDÁCTICA 10. GOOGLE ANALYTICS 4 ¿Qué es Google Analytics 4? Diferencias con respecto a Universal Analytics Implementación de Google Analytics 4 Las herramientas de análisis de Google Analytics 4 Los espacios de identidad Ventajas de Google Analytics 4 Desventajas de Google Analytics 4 UNIDAD DIDÁCTICA 11. ANALÍTICA WEB Y MÉTRICAS EN REDES SOCIALES Análisis del tráfico en redes sociales Fijar objetivos en redes sociales Facebook Twitter Youtube Instagram LinkedIn Blogs Reputación online UNIDAD DIDÁCTICA 12. MOBILE ANALYTICS Y MEJORA DEL DISEÑO ¿Qué es Mobile Analytics? Métricas Google analytics para analítica móvil Otras herramientas de analítica móvil UNIDAD DIDÁCTICA 13. INTRODUCCIÓN A ADOBE ANALYTICS ¿Qué es Adobe Analytics? ¿Qué podemos hacer con Adobe Analytics? Principales diferencias respecto a Google Analytics Conceptos Clave Implementación de Adobe Analytics PARTE 2. ANALÍTICA WEB CON GOOGLE ANALYTICS, GOOGLE TAG MANAGER Y LOOKER STUDIO UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANALÍTICA WEB CON GOOGLE ANALYTICS Introducción a la analítica web Funcionamiento Google Analytics Introducción e instalación de Google Analytics Interfaz Métricas y dimensiones Informes básicos Informes personalizados Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos UNIDAD DIDÁCTICA 2. GOOGLE ANALYTICS 4 ¿Qué es Google Analytics 4? Diferencias con respecto a Universal Analytics Implementación de Google Analytics 4 Las herramientas de análisis de Google Analytics 4 Los espacios de identidad Ventajas de Google Analytics 4 Desventajas de Google Analytics 4 UNIDAD DIDÁCTICA 3. RECOGIDA DE DATOS Planes de medición Configuración de las vistas mediante filtros Métricas y dimensiones personalizadas Seguimiento de eventos UNIDAD DIDÁCTICA 4. NAVEGACIÓN E INTERFAZ Informes de visión general informes completos Compartir informes Configuración paneles de control y accesos directos UNIDAD DIDÁCTICA 5. INFORMES Informes de Audiencia Informes de Adquisición Informes de Comportamiento UNIDAD DIDÁCTICA 6. CAMPAÑAS Y CONVERSIONES Campañas personalizadas Realizar un seguimiento de las campañas con el Creador de URLs Configuración y medición de objetivos Cómo medir campañas de Google Ads UNIDAD DIDÁCTICA 7. GOOGLE ANALYTICS 360 Analítica avanzada Informes sin muestrear Google BigQuery Export Integraciones UNIDAD DIDÁCTICA 8. GOOGLE TAG MANAGER Concepto y características Gestión de etiquetas Activadores y gestión de variables Implementación y eventos Tracking UNIDAD DIDÁCTICA 9. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO) Visualización de datos Tipologías de gráficos Fuentes de datos Integración con Analytics Creación de informes PARTE 3. ANALÍTICA WEB BÁSICA UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB? Introducción La Analítica Web: un reto cultural ¿Qué puede hacer la analítica web por una persona o empresa? Glosario de Analítica Web UNIDAD DIDÁCTICA 2. EL PERFIL DEL ANALISTA WEB Un nuevo perfil profesional, para una nueva actividad ¿Qué hace un analista web? Herramientas del Analista UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICS Conceptos Básicos Creación de una cuenta Google Analytics Perfil de sitio Web Código de seguimiento Objetivos Informes UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ADS Introducción Los anuncios de Google Ads Definiciones básicas Ventajas de Google Ads Google Ads Diferencias entre Google Analytics y Google Ads UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A SEO Introducción Factores de valoración y ranking Indexación de un sitio Web Elegir keywords Últimas conclusiones y consejos SEO UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALÍTICA WEB BÁSICA. INTRODUCCIÓN La analítica web en la actualidad Definiendo la analítica web El salto a la Analítica web moderna UNIDAD DIDÁCTICA 7. ELECCIÓN DE UNA ESTRATEGIA Conocer nuestra situación Seleccionando a nuestro proveedor Diferencias entre proveedores UNIDAD DIDÁCTICA 8. ¿CÓMO MEDIR NUESTROS RESULTADOS? LAS MÉTRICAS Introducción Visitas y visitantes Tiempo en la página y tiempo en el sitio Tasa de rebote Tasa de salida Tasa de Conversión Fidelidad Identificar las buenas métricas Cómo conseguir una buena métrica web UNIDAD DIDÁCTICA 9. BUENAS PRÁCTICAS EN LA ANALÍTICA WEB Conceptos básicos Los mejores informes de analítica web Prácticas Indispensables UNIDAD DIDÁCTICA 10. ANALIZAR EL CLICKSTREAM Búsqueda interna de nuestro sitio Análisis de la optimización SEO Tráfico de la búsqueda orgánica Indexar por motores de búsqueda Objetivos, ingresos y rentabilidad (ROI) Búsquedas de Pago PPC Tráfico Directo Campañas de Mailing Análisis avanzado UNIDAD DIDÁCTICA 11. PRINCIPALES PROBLEMAS DE LA ANALÍTICA WEB Las cookies de seguimiento del visitante Muestreo de datos Valor de los datos Conciliar los datos UNIDAD DIDÁCTICA 12. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA Identificar los factores críticos Otros factores que conviene medir Las macro y microconversiones Medir el valor económico Sitios sin comercio: valores a medir Medición de sitios B2B UNIDAD DIDÁCTICA 13. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA Introducción La Usabilidad Web Tipos de pruebas Las encuestas UNIDAD DIDÁCTICA 14. DEFINICIÓN DE KPIS Definición de KPIs KPI, CSF y metas Principales KPIS Ejemplos de KPIS PARTE 4. ORACLE DATA WAREHOUSE: DATAMINING Y BIG DATA UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS PRINCIPALES KDD Data Warehouse. - Ventajas Minería de datos UNIDAD DIDÁCTICA 2. INSTALACIÓN Y CONFIGURACIÓN CON ORACLE DATA WAREHOUSE Oracle Warehouse Builde - Transformación de datos Instalación de Oracle Warehouse Builder UNIDAD DIDÁCTICA 3. IMPLEMENTANDO UN DATA WAREHOUSE. LAS FUENTES DE DATOS Conceptos básicos de base de datos de Oracle - Introducción. - Modelo Relacional - Principales sentencias del Lenguaje SQL. - Crear un objeto directorio - Oracle Warehouse Builder Centro de Diseño Preparación de la Warehouse Builder Design Center DER Diseño y creación de los origines de datos. UNIDAD DIDÁCTICA 4. DISEÑO DEL ESQUEMA: ORACLE WAREHOUSE BUILDER Diseño del Esquema de Destino. Ejemplo. Diseñar esquemas de destino - Diseñar esquemas de destino - El diseño de un esquema relacional Objetivo Navegador de Repositorios Manual de ayuda UNIDAD DIDÁCTICA 5. ORCALE WAREHOUSE BUILDER: LÓGICA ETL Lógica ETL: Diseño Un mapeo Proceso de Diseño de Flujo Trabajar con flujos de proceso UNIDAD DIDÁCTICA 6. MINERÍA DE DATOS CON ORCALE DATA MINER Oracle Data Mining (ODM) División del proceso de DM Oracle Data Mining: Ventajas Análisis Predictivo con Oracle Predictive Analytics. - Análisis predictivo y minería de datos Oracle Data Miner. Funciones de ODM Algoritmos de ODM UNIDAD DIDÁCTICA 7. ORACLE FUSION MIDDLEWARE Oracle Fusion Middleware. Instalación Oracle Fusion Middleware Oracle Business Intelligence Discoverer UNIDAD DIDÁCTICA 8. BIG DATA CON PENTAHO BIG DATA CON PENTAHO: Conceptos Básicos Análisis de datos Plataforma Open Source Pentaho Big Data Analitycs con Pentaho PARTE 5. BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTION 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. FUENTES DE DATOS Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos Naturaleza de las fuentes de datos Big Data UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA Definición, Beneficios y Características Ejemplo de uso de Open Data UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA Diagnóstico inicial Diseño del proyecto Proceso de implementación Monitorización y control del proyecto Responsable y recursos disponibles Calendarización Alcance y valoración económica del proyecto UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información Arquitectura de una solución de Business Intelligence Business Intelligence en los departamentos de la empresa Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE Cuadros de Mando Integrales (CMI) Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS) Sistemas de Información Ejecutiva (EIS) UNIDAD DIDÁCTICA 7. 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 UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA Concepto de web semántica Linked Data Vs Big Data Lenguaje de consulta SPARQL UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS Contexto Internet de las Cosas (IoT) ¿Qué es IoT? Elementos que componen el ecosistema IoT Arquitectura IoT Dispositivos y elementos empleados Ejemplos de uso Retos y líneas de trabajo futuras MÓDULO 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático Proceso KDD Modelos y Técnicas de Data Mining Áreas de aplicación Minería de textos y Web Mining Data mining y marketing UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL Aproximación al concepto de DataMart Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL) Data Warehou Herramientas de Explotación Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS Visión General. ¿Por qué DataWarehouse? Estructura y Construcción Fases de implantación Características Data Warehouse en la nube UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA Tipos de herramientas para BI Productos comerciales para BI Productos Open Source para BI Beneficios de las herramientas de BI UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS ¿Qué es la visualización de datos? Importancia y herramientas de la visualización de datos Visualización de datos: Principios básicos UNIDAD DIDÁCTICA 6. TABLEAU ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones Tableau Server: Arquitectura y Componentes Instalación Tableau Espacio de trabajo y navegación Conexiones de datos en Tableau Tipos de filtros en Tableau Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos Tablas y gráficos en Tableau UNIDAD DIDÁCTICA 7. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS) Fundamentos D3 Instalación D3 Funcionamiento D3 SVG Tipos de datos en D3 Diagrama de barras con D3 Diagrama de dispersión con D3 UNIDAD DIDÁCTICA 8. GOOGLE DATA Google Data Studio UNIDAD DIDÁCTICA 9. QLIKVIEW Instalación y arquitectura Carga de datos Informes Transformación y modelo de datos Análisis de datos UNIDAD DIDÁCTICA 10. POWERBI Business Intelligence en Excel Herramientas Powerbi UNIDAD DIDÁCTICA 11. CARTO CartoDB

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