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Modalidad
Online
Duración - Créditos
725 horas - 5 ECTS
Baremable Oposiciones
Administración pública
Becas y Financiación
Sin Intereses
Equipo Docente
Especializado
Acompañamiento
Personalizado
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Plan de estudios de Master Big Data Analytics

MASTER BIG DATA ANALYTICSEste Master en Big Data Analytics pone a tu disposición las competencias profesionales necesarias para desarrollar tus conocimientos sobre Big Data y mejorar tu empleabilidad. Si quieres aprender mas sobre tratamiento de datos, no dudes en ponerte en contacto con nosotros.

Resumen salidas profesionales
de master big data analytics
El presente Master en Big Data Analytics 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 el Master en Big Data Analytics 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.
Objetivos
de master big data analytics
Los objetivos establecidos para este Master Big Data Analytics son los siguientes:
- 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.
Salidas profesionales
de master big data analytics
Una vez finalizada la formación, habrás desarrollado las capacidades necesarias para ejercer como Experto en Big Data, Tratamiento de datos y/o Analista de información.
Para qué te prepara
el master big data analytics
Este Master en Big Data Analytics 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.
A quién va dirigido
el master big data analytics
Este Master en Big Data Analytics 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.
Metodología
de master big data analytics
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master Big Data Analytics

  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
  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
  1. Introducción a GTM
  2. Implementación con GTM
  3. Medición con GTM
  4. Uso de Debug/Preview Mode
  1. La atribución
  2. Multicanalidad
  3. Customer Journey
  4. Principales modelos de atribución
  5. Modelos de atribución personalizados
  1. Planificación del Dashboard
  2. Características del Dashboard
  3. Introducción a Data Studio
  4. Conectores
  5. Tipos de gráficos
  6. Personalización de informes
  7. Elementos de control
  8. Dimensiones y métricas
  9. Campos Calculados
  10. Compartir informes
  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
  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
  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
  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
  1. Hotjar
  2. Microsoft Power BI
  3. Google Search Console
  4. Matomo
  5. Awstats
  6. Chartbeat
  7. Adobe Analytics
  1. ¿Qué son las cookies?
  2. Tipos de cookies
  3. GDPR
  4. Herramientas para manejar el consentimiento de cookies
  1. Introducción a la analítica web
  2. Funcionamiento Google Analytics
  3. Instalación y configuración de Google Analytics
  4. Navegación por Google Analytics
  5. Recopilación de datos
  1. Planes de medición
  2. Configuración de las vistas mediante filtros
  3. Métricas y dimensiones personalizadas
  4. Seguimiento de eventos
  1. Informes de visión general
  2. informes completos
  3. Compartir informes
  4. Configuración paneles de control y accesos directos
  1. Informes de Audiencia
  2. Informes de Adquisición
  3. Informes de Comportamiento
  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
  1. Analítica avanzada
  2. Informes sin muestrear
  3. Google BigQuery Export
  4. Integraciones
  1. Concepto y características
  2. Gestión de etiquetas
  3. Activadores y gestión de variables
  4. Implementación y eventos
  5. Tracking
  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Integración con Analytics
  5. Creación de informes
  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
  1. Un nuevo perfil profesional, para una nueva actividad
  2. ¿Qué hace un analista web?
  3. Herramientas del Analista
  1. Conceptos Básicos
  2. Creación de una cuenta Google Analytics
  3. Perfil de sitio Web
  4. Código de seguimiento
  5. Objetivos
  6. Informes
  1. Introducción
  2. Los anuncios de Google AdWords
  3. Definiciones básicas
  4. Ventajas de Google AdWords
  5. Google Adsense
  6. Analytics VS AdWords
  1. Introducción
  2. Factores de valoración y ranking
  3. Indexación de un sitio Web
  4. Elegir keywords
  5. Últimas conclusiones y consejos SEO
  1. La analítica web en la actualidad
  2. Definiendo la analítica web
  3. El salto a la Analítica web moderna
  1. Conocer nuestra situación
  2. Seleccionando a nuestro proveedor
  3. Diferencias entre proveedores
  4. Seleccionar a los finalistas y realizar pruebas
  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
  1. Conceptos básicos
  2. Los mejores informes de analítica web
  3. Prácticas Indispensables
  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
  1. Las cookies de seguimiento del visitante
  2. Muestreo de datos
  3. Valor de los datos
  4. Conciliar los datos
  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
  1. Introducción
  2. La Usabilidad Web
  3. Pruebas Online y a Distancia
  4. Las encuestas
  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Calculo de KPI con Excel.
  1. KDD
  2. Data Warehouse.
  3. - Ventajas

  4. Minería de datos
  1. Oracle Warehouse Builde
  2. - Transformación de datos

  3. Instalación de Oracle Warehouse Builder
  1. Conceptos básicos de base de datos de Oracle
  2. - Introducción.

    - Modelo Relacional

    - Principales sentencias del Lenguaje SQL.

    - Crear un objeto directorio

    - Oracle Warehouse Builder

  3. Centro de Diseño
  4. Preparación de la Warehouse Builder Design Center
  5. DER
  6. Diseño y creación de los origines de datos.
  1. Diseño del Esquema de Destino.
  2. Ejemplo.
  3. Diseñar esquemas de destino
  4. - Diseñar esquemas de destino

    - El diseño de un esquema relacional Objetivo

  5. Navegador de Repositorios
  6. Manual de ayuda
  1. Lógica ETL: Diseño
  2. Un mapeo
  3. Proceso de Diseño de Flujo
  4. Trabajar con flujos de proceso
  1. Oracle Data Mining (ODM)
  2. División del proceso de DM
  3. Oracle Data Mining: Ventajas
  4. Análisis Predictivo con Oracle Predictive Analytics.
  5. - Análisis predictivo y minería de datos

  6. Oracle Data Miner.
  7. Funciones de ODM
  8. Algoritmos de ODM
  1. Oracle Fusion Middleware.
  2. Instalación Oracle Fusion Middleware
  3. Oracle Business Intelligence Discoverer
  1. BIG DATA CON PENTAHO: Conceptos Básicos
  2. Análisis de datos
  3. Plataforma Open Source Pentaho
  4. Big Data Analitycs con Pentaho
  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)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open 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
  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
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  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
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  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
  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
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehou
  4. Herramientas de Explotación
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  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
  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
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramientas Powerbi

Titulación de Master Big Data Analytics

Amplía tu formación con esta doble titulación y obtén tu Titulación de Master en Big Data Analytics expedida por Euroinnova Business School. Además recibirás una Titulación Universitaria en Business Intelligence y Big Data  (con 5 créditos ECTS) expedido por la Universidad de Nebrija. Esta formación que te ofrecemos, es continua y baremable en bolsas de trabajo y oposiciones de la Administración Pública.

Master Euroinnovamaster big data analyticsCurso homologado universidad Antonio de Nebrija

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Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre el Master Online Master en Big Data Analytics + Titulacion Universitaria

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Jimena A.

CUENCA

Opinión sobre el Master en Big Data Analytics + Titulacion Universitaria

En este Máster Bid Data Analytics he podido aprender de todo lo relacionado con este sector. Lo que más me ha gustado ha sido conocer los conceptos e instalación de Oracle Data Warehouse.

Francisco F.

MADRID

Opinión sobre el Master en Big Data Analytics + Titulacion Universitaria

Por su calidad, contenido y profesores me parece un máster espectacular. Haber aprendido todo lo relacionado con la Analítica Web y Big Data me ha abierto muchas puertas de cara al mercado laboral.

Fernando R.

GRANADA

Opinión sobre el Master en Big Data Analytics + Titulacion Universitaria

En este Máster de Big Data, entre muchas otras cosas, he aprendido a utilizar en profundidad Google Analytics. Además me ha parecido muy completo y organizado, lo recomiendo.

Zeus G.

CIUDAD REAL

Opinión sobre el Master en Big Data Analytics + Titulacion Universitaria

Gracias a la facilidad en cuanto al pago y la plataforma de Euroinnova ha sido muy satisfactorio el poder realizar este Máster y aprender más sobre Big Data Analytics.

Tomás L.

ALMERÍA

Opinión sobre el Master en Big Data Analytics + Titulacion Universitaria

En este Máster de Big Data he podido aprender muchos conceptos sobre analítica web y además darme cuenta de la importancia que tiene esto para el mundo empresarial. Lo recomiendo.
* Todas las opiniones sobre el Master Online Master en Big Data Analytics + Titulacion Universitaria, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.

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* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí.

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Materiales entregados con el Master Big Data Analytics

Información complementaria

Preguntas al director académico sobre Master Big Data Analytics

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