4.6 39 Master Big Data Analyst: Experto en Big Data + Titulación Universitaria

Master Big Data Analyst: Experto en Big Data + Titulación Universitaria

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La duración de este curso homologado para oposiciones es de: 710 horas y la modalidad de la formación homologada es: Online.

En formación homologada con este Master Big Data Analyst: Experto en Big Data + Titulación Universitaria conseguirá:

- 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.

Con esta formación homologada podrá trabajar como:

Este curso te permite trabajar en

Experto en Big Data / Tratamiento de datos / Analista.

Este curso va dirigido a:

Este Master Big Data Analyst: Experto en Big Data está dirigido a profesionales del sector empresarial que se dediquen a la analítica y tratamiento de datos y quieran especializarse en el concepto de Big Data.

Obtendrá la titulación homologada en:

Titulación Múltiple: - Titulación de Master Big Data Analyst: Experto en Big Data con 600 horas expedida por EUROINNOVA BUSINESS SCHOOL como Escuela de Negocios Acreditada para la Impartición de Formación Superior de Postgrado y Avalada por la Escuela Superior de Cualificaciones Profesionales - Titulación Propia Universitaria en Business Intelligence y Big Data con 4 Créditos Universitarios ECTS. Formación Continua baremable en bolsas de trabajo y concursos oposición de la Administración Pública.

Con esta formación homologada podrás:

Este Master Big Data Analyst: Experto en Big Data le 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.

Contenidos de la formación homologada:

PARTE 1. ANALÍTICA WEB

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANALÍTICA WEB Y 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 2. ANALÍTICA WEB Y SEM
  1. Introducción al SEM
  2. Principales conceptos en SEM
  3. Sistema de pujas y Calidad del anuncio
  4. Creación de una campaña
  5. Creación de anuncios con calidad
  6. Indicadores clave de rendimiento en SEM
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS Y MÉTRICA WEB
  1. Conceptos básicos
  2. Métricas
  3. Visitas
  4. Visitantes
  5. Páginas
  6. Promedio de tiempo en una página web
  7. Promedio de tiempo en un sitio web
  8. Tasa de rebote
  9. Tasa de salida
  10. Tasa de conversión
UNIDAD DIDÁCTICA 4. OPTIMIZACIÓN DE SITIOS WEB
  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 5. OPTIMIZACIÓN DEL POSICIONAMIENTO EN BUSCADORES
  1. Optimización del posicionamiento en buscadores
  2. Factores que influyen en el posicionamiento orgánico
  3. Factores que influyen negativamente en el posicionamiento orgánico
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALÍTICA WEB Y MÉTRICAS EN REDES SOCIALES
  1. Análisis del tráfico en redes sociales
  2. Fijar objetivos en redes sociales
  3. Facebook
  4. Twitter
  5. Youtube
  6. Blogs
  7. Reputación online
UNIDAD DIDÁCTICA 7. APLICACIÓN WEB PARA MÓVILES
  1. Contenidos optimizados para móviles
  2. Aplicación web para móviles
  3. Social Media Mobile
  4. Marketing móvil
UNIDAD DIDÁCTICA 8. HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA WEB
  1. Listado de herramientas
  2. Herramientas de analítica web
  3. Herramientas de análisis de logs
  4. Herramientas de medición mediante tags
  5. Herramientas para medir el rendimiento de nuestro sitio web
  6. Herramientas para recoger información de diseño o usabilidad web
  7. Herramientas que analizan nuestra actividad en redes sociales
  8. Herramientas de inteligencia competitiva

PARTE 2. GOOGLE ANALYTICS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN
  1. ¿Qué es Google Analytics?
  2. Introducción a la analítica web
  3. ¿Como funciona Google Analytics?
  4. Cookies
  5. Introducción a JavaScript
  6. Principios de Google Analytics
  7. ¿Qué es el porcentaje de rebote?
  8. Página de destino
  9. Conversiones
  10. Objetivos
  11. Eventos
  12. Porcentaje de abandono
  13. Visita/usuario único
  14. Iniciar sesión en Google Analytics
  15. Incorporar código de de seguimiento de Google Analytics en el sitio web
  16. Verificar que Google Analytics recibe datos
  17. Cambiar configuraciones de la cuenta de Google Analytics
  18. Gestión de usuarios
  19. Eliminar cuenta de Google Analytics
  20. Cambiar configuraciones de la interfaz de Google Analytics (Idioma)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUNCIONES BÁSICAS DE GOOGLE ANALYTICS
    1. Introducción a las funciones de Analytics
    2. Nociones básicas de Google Analytics
    3. Añadir anotaciones en gráficos
    4. Comparación de periodos
    5. Exportar Informes
    6. Añadir métricas a un gráfico
    7. Crear, editar y eliminar segmentos
    8. Crear un nuevo panel
    9. Añadir un Widget al Panel
    10. Tiempo real
    11. Tipos de informes de Google Analytics: diagramas animados, gráfico por hora, día, semana, mes, etc?
    12. Configuración del envío automático de informes
    13. Audiencia

- Visión general

- Datos demográficos

- Intereses

- Información geográfica

- Comportamiento

- Tecnología

- Móvil

- Personalizado

- Comparativas

  1. Enlazar cuenta de Google AdWords con Google Analytics
  2. AdWords
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PERSONALIZAR GOOGLE ANALYTICS
  1. Introducción a las alertas
  2. Crear alerta personalizada
  3. Casos de Alertas personalizadas
  4. Informes personalizados
  5. Ejemplo de un informes personalizados
  6. Cuentas
  7. Objetivos y embudos de conversión
  8. Determinar objetivos y embudos de conversión
  9. Filtros: Crear un filtro
  10. Configurar seguimiento del comercio electrónico
  11. Segmentos avanzados
  12. Expresiones regulares
  13. Presentación de AdWords
  14. Presentación de AdSense
UNIDAD DIDÁCTICA 4. GOOGLE ANALYTICS A DIARIO
    1. Google Analytics en Android
    2. Google Analytics en iPhone
    3. Google Analytics para otros dispositivos móviles
    4. Google Analytics para Firefox
    5. Gestionar vistas
    6. Extensiones Google Chrome para Google Analytics

- Stats Checker for Google Analytics

- Google Analytics Opt-out

- Google Analytics Debugger

- Ghostery

- Social Analytics

  1. Ayuda de Google Analytics
  2. Google Analytics Qualified Individual
  3. Google Analytics Certified Partner

PARTE 3. ANALÍTICA WEB BÁSICA

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. EL PERFIL DEL ANALISTA WEB
  1. Un nuevo perfil profesional, para una nueva actividad
  2. ¿Qué hace un analista web?
  3. Herramientas del Analista
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICS
  1. Conceptos Básicos
  2. Creación de una cuenta Google Analytics
  3. Perfil de sitio Web
  4. Código de seguimiento
  5. Objetivos
  6. Informes
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ADWORDS
  1. Introducción
  2. Los anuncios de Google AdWords
  3. Definiciones básicas
  4. Ventajas de Google AdWords
  5. Google Adsense
  6. Analytics VS AdWords
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A SEO
  1. Introducción
  2. Factores de valoración y ranking
  3. Indexación de un sitio Web
  4. Elegir keywords
  5. Últimas conclusiones y consejos SEO
UNIDAD DIDÁCTICA 6. 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 7. ELECCIÓN DE UNA ESTRATEGIA
  1. Conocer nuestra situación
  2. Seleccionando a nuestro proveedor
  3. Diferencias entre proveedores
  4. Seleccionar a los finalistas y realizar pruebas
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ¿CÓMO MEDIR NUESTROS RESULTADOS? LAS MÉTRICAS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 9. BUENAS PRÁCTICAS EN LA ANALÍTICA WEB
  1. Conceptos básicos
  2. Los mejores informes de analítica web
  3. Prácticas Indispensables
UNIDAD DIDÁCTICA 10. ANALIZAR EL CLICKSTREAM
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 11. PRINCIPALES PROBLEMAS DE LA ANALÍTICA WEB
  1. Las cookies de seguimiento del visitante
  2. Muestreo de datos
  3. Valor de los datos
  4. Conciliar los datos
UNIDAD DIDÁCTICA 12. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 13. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA
  1. Introducción
  2. La Usabilidad Web
  3. Pruebas Online y a Distancia
  4. Las encuestas
UNIDAD DIDÁCTICA 14. DEFINICIÓN DE KPIS
  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Calculo de KPI con Excel.

PARTE 4. ORACLE DATA WAREHOUSE: DATAMINING Y BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS PRINCIPALES
    1. KDD
    2. Data Warehouse.

- Ventajas

  1. Minería de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INSTALACIÓN Y CONFIGURACIÓN CON ORACLE DATA WAREHOUSE
    1. Oracle Warehouse Builde

- Transformación de datos

  1. Instalación de Oracle Warehouse Builder
UNIDAD DIDÁCTICA 3. IMPLEMENTANDO UN DATA WAREHOUSE. LAS FUENTES DE DATOS
    1. Conceptos básicos de base de datos de Oracle

- Introducción.

- Modelo Relacional

- Principales sentencias del Lenguaje SQL.

- Crear un objeto directorio

- Oracle Warehouse Builder

  1. Centro de Diseño
  2. Preparación de la Warehouse Builder Design Center
  3. DER
  4. Diseño y creación de los origines de datos.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DISEÑO DEL ESQUEMA: ORACLE WAREHOUSE BUILDER
    1. Diseño del Esquema de Destino.
    2. Ejemplo.
    3. Diseñar esquemas de destino

- Diseñar esquemas de destino

- El diseño de un esquema relacional Objetivo

  1. Navegador de Repositorios
  2. Manual de ayuda
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ORCALE WAREHOUSE BUILDER: LÓGICA ETL
  1. Lógica ETL: Diseño
  2. Un mapeo
  3. Proceso de Diseño de Flujo
  4. Trabajar con flujos de proceso
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MINERÍA DE DATOS CON ORCALE DATA MINER
    1. Oracle Data Mining (ODM)
    2. División del proceso de DM
    3. Oracle Data Mining: Ventajas
    4. Análisis Predictivo con Oracle Predictive Analytics.

- Análisis predictivo y minería de datos

  1. Oracle Data Miner.
  2. Funciones de ODM
  3. Algoritmos de ODM
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ORACLE FUSION MIDDLEWARE
  1. Oracle Fusion Middleware.
  2. Instalación Oracle Fusion Middleware
  3. Oracle Business Intelligence Discoverer
UNIDAD DIDÁCTICA 8. BIG DATA CON PENTAHO
  1. BIG DATA CON PENTAHO: Conceptos Básicos
  2. Análisis de datos
  3. Plataforma Open Source Pentaho
  4. Big Data Analitycs con Pentaho

PARTE 5. BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE(BI)
  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. 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. Responsables y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 3. 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

PARTE 6. BUSINESS INTELLIGENCE

UNIDAD DIDÁCTICA 1. PRESENTACIÓN A BUSINESS INTELIGENCE
    1. ¿Qué es Business Intelligence?

- Business Intelligence en Excel

  1. POWER QUERY
  2. POWER PIVOT
  3. POWER VIEW
  4. POWER MAPS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. POWER QUERY
    1. Primeros pasos con Power Query

- Instalación

- Buscar y cargar datos

- Combinar y modificar datos

UNIDAD DIDÁCTICA 3. POWER PIVOT
    1. POWER PIVOT

- Habilitar herramienta Power Pivot

- Cargando modelos de datos

- Crear cálculos

- Crear relaciones

- Crear jerarquías

UNIDAD DIDÁCTICA 4. POWER VIEW
    1. Primeros pasos con Power View

- Instalación

- Crear informe

- Crear informe de Sectores

- Comparación de Sectores

UNIDAD DIDÁCTICA 5. POWER MAP
    1. Power Map

- Instalación

- Crear recorrido Power Map

Metodologia:

Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. Además recibirá los materiales didácticos que incluye el curso para poder consultarlos en cualquier momento y conservarlos una vez finalizado el mismo.La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.

Resumen:

El presente Master Big Data Analyst: Experto en Big Data ofrece una formación especializada en la materia. Si tiene interés en el concepto de Big Data y quiere adquirir los aspectos esenciales para trabajar en este entorno este es su momento, con elMaster Big Data Analyst: Experto en Big Data podrá conocer 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.

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