Master en Business Intelligence y Big Data

PARTE 1. 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 2. ANALÍTICA WEB AVANZADA UNIDAD DIDÁCTICA 1. EL PODER DE LAS PRUEBAS Tipos de Test: A/B y MVT Consejos prácticos para la realización de pruebas Realización de pruebas controladas Consejos útiles para la realización de pruebas UNIDAD DIDÁCTICA 2. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA Definición de Inteligencia Competitiva Recopilar datos Análisis del tráfico de sitios web Búsquedas UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS La nueva web social y como medir datos Las aplicaciones Analizar el comportamiento desde el móvil Analizar el rendimiento de los vídeos UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES Análisis de blogs Coste y beneficios de escribir en un blog Nuestro impacto Twitter Métricas para Twitter UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB La calidad de los datos Obtener datos válidos ¿En qué basarnos para la toma de decisiones? Beneficios de análisis multicanal UNIDAD DIDÁCTICA 6. MÁS ALLÁ DE LOS DATOS Segmentación en base al comportamiento Predicción y minería de datos Rumbo a la analítica inteligente Análisis de sentimiento y opiniones UNIDAD DIDÁCTICA 7. PRINCIPIOS AVANZADOS DE LA ANALÍTICA WEB El contexto manda Ampliar nuevos horizontes Valores reales Campaña multitouch Medición nonline UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXPECTATIVAS PROFESIONALES DE LA ANALÍTICA WEB Perfiles de un analista web ¿Cómo lograr el éxito en el mundo de la analítica? La necesidad de la organización Ética y responsabilidad profesional en la analítica UNIDAD DIDÁCTICA 9. ATRAER LA ATENCIÓN HACIA LOS DATOS Hacer la analítica atractiva La importancia de un buen informe Los evangelistas de marca El papel de la psicología en la presentación de datos PARTE 3. 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 4. BUSINESS INTELLIGENCE Y BIG DATA 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