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Becas Fundación Euroinnova: Avanza en Formación, crece en oportunidades. SOLICITA BECA AVANZA

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Impulsa tu carrera con el Master Universitario en Comunicación y Visualización de Datos y consigue tu Titulación por la Universidad Católica de Murcia con 60 ECTS

Titulación
Modalidad
Modalidad
Online
Duración - Créditos
Duración - Créditos
1500 horas - 60 ECTS
Baremable Oposiciones
Baremable Oposiciones
Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
Plataforma Web
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24 Horas
Centro Líder
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formación online

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Máster en Comunicación y Visualización de Datos + 60 Créditos ECTS

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

Claudio Concha

CHILOÉ

Opinión sobre Máster en Comunicación y Visualización de Datos + 60 Créditos ECTS

Claudio Concha, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Master Online?

Mi rubro y diversificar en materias de emergencias.

Claudio Concha, ¿qué has aprendido en el Master Online?

LO practico y sencillo de las plataformas, se hace muy amigable y entretenido.

Claudio Concha, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Master Online?

He aprendido concepto y las consideraciones a tener ante un emergencias, es un rubro que cada vez toma mas protagonismo con el acontecer mundial.

Claudio Concha, ¿qué has echado en falta del Master Online?

muy buena

* Todas las opiniones sobre Máster en Comunicación y Visualización de Datos + 60 Créditos ECTS, 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.
Alumnos

Plan de estudios de Master comunicación y visualización de datos

MASTER COMUNICACIÓN Y VISUALIZACIÓN DE DATOS. Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova para desarrollar las habilidades y competencias profesionales necesarias para cumplir tus objetivos en el ámbito laboral, y además al mejor precio. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso!

Resumen salidas profesionales
de Master comunicación y visualización de datos
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.
Objetivos
de Master comunicación y visualización de datos
- 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.
Salidas profesionales
de Master comunicación y visualización de datos
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.
Para qué te prepara
el Master comunicación y visualización de datos
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.
A quién va dirigido
el Master comunicación y visualización de datos
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.
Metodología
de Master comunicación y visualización de datos
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. 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.
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 comunicación y visualización de datos

Descargar GRATIS
el temario en PDF

  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
  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
  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)
  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
  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
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  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. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  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. 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. ¿Qué es el Data Storytelling?
  2. Elementos clave del Data Storytelling
  3. ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
  4. ¿Cómo hacer Data Storytelling?
  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

  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
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL Una base de datos relacional
  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
  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
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Una aproximación a PENTAHO
  2. Soluciones que ofrece PENTAHO
  3. MongoDB & PENTAHO
  4. Hadoop & PENTAHO
  5. Weka & PENTAHO
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados

  1. ¿Qué es el análisis de datos?
  1. Análisis de datos con NumPy
  2. Pandas
  3. Matplotlib
  1. Cómo usar loc en Pandas
  2. Cómo eliminar una columna en Pandas
  1. Pivot tables en pandas
  1. El grupo de pandas
  1. Python Pandas fusionando marcos de datos
  1. Matplotlib
  2. Seaborn
  1. Aprendizaje automático
  1. Regresión lineal
  2. Regresión logística
  1. Estructura de árbol
  1. Algortimo de Naive bayes
  2. Tipos de Naive Bayes
  1. Máquinas de vectores soporte (Support Vector Machine-SVM)
  2. ¿Cómo funciona SVM?
  3. Núcleos SVM
  4. Construcción de clasificador en Scikit-learn
  1. K-nearest Neighbors (KNN)
  2. Implementación de Python del algoritmo KNN
  1. Análisis de componentes principales
  1. Algorimto de Random Forest

  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
  1. Tipos de datos
  2. Introducción de datos
  3. Referencias a celdillas
  4. Presentación
  1. Datos de partida
  2. Totalizar y resumir
  3. Filtrar y agrupar los datos
  4. Tablas dinámicas
  5. Tablas 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
  1. Obtención de datos
  2. Edición de bases de datos
  3. Funciones de bases de datos
  4. Asignación XML
  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
  1. Impresión de hojas
  2. Publicar libros de Excel
  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
  1. Manipulación de referencias
  2. Búsqueda y selección de datos
  3. Transponer tablas
  1. Manipulación de texto
  2. Trabajando con fechas
  3. Información diversa
  1. Registro de funciones externas
  2. Invocación de funciones
  3. Macros al estilo de Excel 4.0
  4. Libros con macros
  1. Registro y reproducción de macros
  2. Administración de macros
  3. Definición de funciones
  1. El editor de Visual Basic
  2. El editor de código
  3. La ventana Inmediato
  4. Un caso práctico
  1. Variables
  2. Expresiones
  1. Valores condicionales
  2. Sentencias condicionales
  3. Estructuras de repetición
  4. Objetos fundamentales de Excel
  5. Otros objetos de Excel
  1. Selección de una tabla de datos
  2. Manipulación de los datos
  3. Inserción de nuevos datos
  4. La solución completa
  1. Cuadros de diálogo prediseñados
  2. Cuadros de diálogo personalizados
  3. Una macro más atractiva y cómoda
  4. Iniciación del cuadro de diálogo
  1. Compartir un libro
  2. Comentarios a los datos
  3. Control de cambios
  4. Herramientas de revisión
  1. Limitar el acceso a un documento
  2. Seguridad digital
  1. Parámetros aplicables a libros y hojas
  2. Opciones de entorno
  3. La cinta de opciones
  4. Crear fichas y grupos propios

  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. CartoDB

  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
  1. Instalación y puesta en marcha
  2. Conexión de datos a Power BI
  3. Filtrado de datos
  4. Vista 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
  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
  1. Uso del Dashboard
  2. Compartir Dashboards
  3. Añadir Widgets
  4. Cómo crear reportes
  5. Ajustes del panel
  6. Preguntas y respuestas del Dashboard
  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

  1. Introducción a Gplot
  2. El paquete ggplot2
  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
  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
  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
  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
  1. Trabajar con márgenes
  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
  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
  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
  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
  1. Agregue etiquetas
  2. Agregar anotaciones de texto
  3. Use Markdown y HTML Rendering para anotaciones
  1. Voltear una parcela
  2. arreglar un eje
  3. Invertir un eje
  4. Transformar un eje
  5. Circularizar una parcela
  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
  1. Trabajar con cintas (AUC, CI, etc.)
  1. Predeterminado: agregar un suavizado LOESS o GAM
  1. Trabajar con gráficos interactivos

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

Titulación de Master comunicación y visualización de datos

Titulación Universitaria de Master en Formación Permanente en Comunicación y Visualización de Datos con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia
Master Comunicacion Visualizacion DatosMaster Comunicacion Visualizacion Datos
OPAM - Universidad Católica de Murcia

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Isaías Aranda Cano Aranda Cano
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Grado Superior en Administración de Sistemas Informáticos.
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Rafael Marín Sastre
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Titulado Universitario 1 ciclo o Diplomado en Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas Administrador de Servidores y páginas web Curso Superior en Ciberseguridad Curso de Business Intelligence y Big Data Formación de formadores E-learning
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Daniel Cabrera Armenteros
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Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
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Alan Sastre
Tutor
Grado en Ingeniería Informática
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Jorge López Blasco
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La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.

* 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

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Como sabemos, las empresas y marcas trabajan con miles y millones de datos, estos suponen una clave en cuanto a las estrategias de la comunicación. Gracias a la disposición y representación visual de los datos se comprenden mejor la situación de la empresa y qué medidas implantar para su óptimo desarrollo. Gracias a este Master Online aprenderás a la interpretación, la comparación de informaciones para emplearlos de manera óptima e incrementar la empleabilidad en uno de los sectores con alta demanda de empleo. 

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Master Comunicación y Visualización de Datos

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¿Por qué estudiar un Master Online, Comunicación y Visualización de Datos? ¿Qué importancia tiene la visualización de datos?

Big Data hace referencia a los datos masivos que se recopilan con el paso del tiempo y que sirven como objeto para mejorar los sectores de una entidad. La información y los datos que se generan en la actualidad son miles y millones, por ello, es importante un óptimo tratamiento y gestión de estos para traducirlos e interpretarlos de manera que contribuya al funcionamiento de la empresa o de cualquier tipo de negocio.

Big data hace referencia al tratado de los datos, tanto estructurados como no estructurados. Gracias a estos actos se pueden implantar aprendizajes de manera automática en los proyectos. Con el correcto tratamiento de estos datos podemos traducirlos en la mejora de las operaciones de una empresa, mejorar la atención de los clientes y mejorar las campañas publicitarias.  

Por otra parte, la visualización de datos es la primera fase para entender y comunicar los análisis, gracias a estos se pueden entender de manera óptima las informaciones y los datos que se representan. Una vez que se han visualizado todos los datos es mucho más sencillo percibir las tendencias, lo que hace seguir una guía para la recopilación de los datos. 

Vivimos en una era en la que se disponen de miles y de millones de datos con el paso del tiempo, por ello, hay que ordenarlos y comprenderlos, ya que estos ofrece muchas ventajas en cuanto a la empresa. El Data Visualización contribuye a recopilar los datos de manera que puedan ser mejor comprendidos por las personas y su interpretación óptima. Es importante conocer este factor para detectar y aplicar las políticas necesarias. 

Las entidades han podido tomar concienciación de a importancia de los conocimientos de big data y de la importancia de la representación de los datos a la hora de la actividad de la empresa y cómo mejora la toma de las decisiones. 

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Como exponíamos, los profesionales con conocimientos en estas doctrinas son muy demandados por parte de las empresas, por el hecho de que contribuyen óptimamente a la mejora de la producción y productividad de la empresa y, en consecuencia, todo esto se traduce en grandes beneficios para la empresa y un mayor número de ventas y de capital. 

Desde Euroinnova te ofrecemos la mejor formación para la interpretación de datos y su representación, de manera que podrás convertirte un profesional, y además, recibirás una titulación por la Universidad Católica de Murcia con 60 ECTS. 

¿Por qué inscribirte en el Master Comunicación y Visualización de Datos que te ofrecemos desde Euroinnova International Online Education?

Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova International Online Education para ampliar tu formación. Gracias al Master Comunicación y Visualización de Datos lograrás compaginar tu trabajo y tu vida personal de la forma más cómoda posible. 

La metodología que ofrecemos desde Euroinnova está basada en la formación a distancia, por lo que puedes formarte desde cualquier parte del mundo. Da igual que residas en Cádiz, Granada, Guadalajara, Madrid, Barcelona, Pontevedra, Santiago de Chile, CDMX, Guerrero, Chiapas o Perú. Asimismo, contarás con tu tutor personalizado para la resolución de tus preguntas o dudas en un plazo de 24 h a 48 h.

Si aún no te has convencido, puedes ponerte en contacto con nosotros a través de nuestro formulario. Anímate y aprovecha las ventajas de la formación Online de Euroinnova.

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