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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

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.

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
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 comunicación y visualización de datos

MÓDULO 1. BIG DATA & BUSINESS INTELLIGENCE FUNDAMENTALS

UNIDAD DIDÁCTICA 1.LA REVOLUCIÓN DE LOS DATOS MASIVOS: BIG DATA Y THICK DATA
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TOMA DE DECISIONES INTELIGENTES
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CÓMO HACER CRECER UN NEGOCIO A TRAVÉS DEL BIG DATA Y SUS APLICACIONES
  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)
UNIDAD DIDÁCTICA 4.BIG DATA EN DIFERENTES SECTORES
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 7. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DATAMART: CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 9. DATAWAREHOUSE O ALMACEN DE DATOS CORPORATIVOS
  1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 10. INTERNET DE LAS COSAS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 11. STORYTELLING
  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?
UNIDAD DIDÁCTICA 12. ECOSISTEMA HADOOP
  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

MÓDULO 2. DATA SCIENCE: ALMACENAMIENTO, ANÁLISIS Y PROCESAMIENTO DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1.INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 2.BASES DE DATOS RELACIONALES
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL Una base de datos relacional
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 5. WEKA Y DATA MINING
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PENTAHO
  1. Una aproximación a PENTAHO
  2. Soluciones que ofrece PENTAHO
  3. MongoDB & PENTAHO
  4. Hadoop & PENTAHO
  5. Weka & PENTAHO
UNIDAD DIDÁCTICA 7. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 8. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 9. ANÁLISIS DE LOS DATOS
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados

MÓDULO 3. ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
  1. ¿Qué es el análisis de datos?
UNIDAD DIDÁCTICA 2. LIBRERÍAS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS: NUMPY, PANDAS Y MATPLOTLIB
  1. Análisis de datos con NumPy
  2. Pandas
  3. Matplotlib
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FILTRADO Y EXTRACCIÓN DE DATOS
  1. Cómo usar loc en Pandas
  2. Cómo eliminar una columna en Pandas
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PIVOT TABLES
  1. Pivot tables en pandas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. GROUPBY Y FUNCIONES DE AGREGACIÓN
  1. El grupo de pandas
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUSIÓN DE DATAFRAMES
  1. Python Pandas fusionando marcos de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. VISUALIZACIÓN DE DATOS CON MATPLOTLIB Y CON SEABORN
  1. Matplotlib
  2. Seaborn
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
  1. Aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 9. REGRESIÓN LINEAL Y REGRESIÓN LOGÍSTICA
  1. Regresión lineal
  2. Regresión logística
UNIDAD DIDÁCTICA 10. ÁRBOL DE DECISIONES
  1. Estructura de árbol
UNIDAD DIDÁCTICA 11. NAIVE BAYES
  1. Algortimo de Naive bayes
  2. Tipos de Naive Bayes
UNIDAD DIDÁCTICA 12. SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM)
  1. Máquinas de vectores soporte (Support Vector Machine-SVM)
  2. ¿Cómo funciona SVM?
  3. Núcleos SVM
  4. Construcción de clasificador en Scikit-learn
UNIDAD DIDÁCTICA 13. KNN
  1. K-nearest Neighbors (KNN)
  2. Implementación de Python del algoritmo KNN
UNIDAD DIDÁCTICA 14. PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)
  1. Análisis de componentes principales
UNIDAD DIDÁCTICA 15. RANDOM FOREST
  1. Algorimto de Random Forest

MÓDULO 4. EXCEL AVANZADO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EDICIÓN DE DATOS Y FÓRMULAS
  1. Tipos de datos
  2. Introducción de datos
  3. Referencias a celdillas
  4. Presentación
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TABLAS Y LISTAS DE DATOS
  1. Datos de partida
  2. Totalizar y resumir
  3. Filtrar y agrupar los datos
  4. Tablas dinámicas
  5. Tablas de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS 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
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BASES DE DATOS
  1. Obtención de datos
  2. Edición de bases de datos
  3. Funciones de bases de datos
  4. Asignación XML
UNIDAD DIDÁCTICA 6. GRÁFICOS Y DIAGRAMAS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PUBLICACIÓN DE DATOS
  1. Impresión de hojas
  2. Publicar libros de Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 8. FUNCIONES LÓGICAS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 9. BÚSQUEDA DE DATOS
  1. Manipulación de referencias
  2. Búsqueda y selección de datos
  3. Transponer tablas
UNIDAD DIDÁCTICA 10. OTRAS FUNCIONES DE INTERÉS
  1. Manipulación de texto
  2. Trabajando con fechas
  3. Información diversa
UNIDAD DIDÁCTICA 11. ACCESO A FUNCIONES EXTERNAS
  1. Registro de funciones externas
  2. Invocación de funciones
  3. Macros al estilo de Excel 4.0
  4. Libros con macros
UNIDAD DIDÁCTICA 12. MACROS Y FUNCIONES
  1. Registro y reproducción de macros
  2. Administración de macros
  3. Definición de funciones
UNIDAD DIDÁCTICA 13. INTRODUCCIÓN A VBA
  1. El editor de Visual Basic
  2. El editor de código
  3. La ventana Inmediato
  4. Un caso práctico
UNIDAD DIDÁCTICA 14. VARIABLES Y EXPRESIONES
  1. Variables
  2. Expresiones
UNIDAD DIDÁCTICA 15. ESTRUCTURAS DE CONTROL. EL MODELO DE OBJETOS DE EXCEL
  1. Valores condicionales
  2. Sentencias condicionales
  3. Estructuras de repetición
  4. Objetos fundamentales de Excel
  5. Otros objetos de Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 16. MANIPULACIÓN DE DATOS
  1. Selección de una tabla de datos
  2. Manipulación de los datos
  3. Inserción de nuevos datos
  4. La solución completa
UNIDAD DIDÁCTICA 17. CUADROS DE DIÁLOGO
  1. Cuadros de diálogo prediseñados
  2. Cuadros de diálogo personalizados
  3. Una macro más atractiva y cómoda
  4. Iniciación del cuadro de diálogo
UNIDAD DIDÁCTICA 18. TRABAJO EN GRUPO
  1. Compartir un libro
  2. Comentarios a los datos
  3. Control de cambios
  4. Herramientas de revisión
UNIDAD DIDÁCTICA 19. DOCUMENTOS Y SEGURIDAD
  1. Limitar el acceso a un documento
  2. Seguridad digital
UNIDAD DIDÁCTICA 20. PERSONALIZACIÓN DE EXCEL
  1. Parámetros aplicables a libros y hojas
  2. Opciones de entorno
  3. La cinta de opciones
  4. Crear fichas y grupos propios

MÓDULO 5. DATA VISUALIZATION

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TABLEAU
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 3. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 4. LOOKER
UNIDAD DIDÁCTICA 5. QLIKVIEW
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. GOOGLE CHART
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CHARTBLOCKS
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INFOGRAM
UNIDAD DIDÁCTICA 9. LEAFLET
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CARTO
  1. CartoDB

MÓDULO 6. POWER BI

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A POWER BI
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INSTALACIÓN DE POWER BI
  1. Instalación y puesta en marcha
  2. Conexión de datos a Power BI
  3. Filtrado de datos
  4. Vista de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELADO 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
UNIDAD DIDÁCTICA 4. VISUALIZACIÓN DE DATOS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DASHBOARDS
  1. Uso del Dashboard
  2. Compartir Dashboards
  3. Añadir Widgets
  4. Cómo crear reportes
  5. Ajustes del panel
  6. Preguntas y respuestas del Dashboard
UNIDAD DIDÁCTICA 6. USO COMPARTIDO DE DATOS
  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

MÓDULO 7. VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R CON GGPLOT2

UNIDAD DIDÁCTICA 1. GGPLOT2 COMO LIBRERÍA PARA VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R
  1. Introducción a Gplot
  2. El paquete ggplot2
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EJES
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TÍTULOS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 4. LEYENDAS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FONDOS Y LÍNEAS DE CUADRÍCULA
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MÁRGENES
  1. Trabajar con márgenes
UNIDAD DIDÁCTICA 7. GRÁFICOS DE PANELES MÚLTIPLES
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 8. COLORES
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 9. TEMAS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 10. LÍNEAS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 11. TEXTO
  1. Agregue etiquetas
  2. Agregar anotaciones de texto
  3. Use Markdown y HTML Rendering para anotaciones
UNIDAD DIDÁCTICA 12. COORDENADAS
  1. Voltear una parcela
  2. arreglar un eje
  3. Invertir un eje
  4. Transformar un eje
  5. Circularizar una parcela
UNIDAD DIDÁCTICA 13. TIPOS DE GRÁFICOS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 14. CINTAS
  1. Trabajar con cintas (AUC, CI, etc.)
UNIDAD DIDÁCTICA 15. SUAVIZADOS
  1. Predeterminado: agregar un suavizado LOESS o GAM
UNIDAD DIDÁCTICA 16. GRÁFICOS INTERACTIVOS
  1. Trabajar con gráficos interactivos

MÓDULO 8. ANALÍTICA WEB

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA ANALÍTICA WEB
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 2. GOOGLE ANALYTICS 4
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 3. GOOGLE TAG MANAGER
  1. Introducción a GTM
  2. Implementación con GTM
  3. Medición con GTM
  4. Uso de Debug/Preview Mode
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELOS DE ATRIBUCIÓN
  1. La atribución
  2. Multicanalidad
  3. Customer Journey
  4. Principales modelos de atribución
  5. Modelos de atribución personalizados
UNIDAD DIDÁCTICA 5. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO)
  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Creación de informes
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL 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 7. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL SEM
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB ORIENTADA A LAS REDES SOCIALES
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 9. TÉCNICAS Y ESTRATEGIAS
  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 10. OTRAS HERRAMIENTAS PARA ANALÍTICA WEB
  1. Hotjar
  2. Microsoft Power BI
  3. Google Search Console
  4. Matomo
  5. Awstats
  6. Chartbeat
  7. Adobe Analytics
UNIDAD DIDÁCTICA 11. COOKIES Y TECNOLOGÍAS DE SEGUIMIENTO
  1. ¿Qué son las cookies?
  2. Tipos de cookies
  3. GDPR
  4. Herramientas para manejar el consentimiento de cookies

MÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MÁSTER (PFM)

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

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Máster Oficial Universitario en Data Science + 60 Créditos ECTS
3495€
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4,8
Titulación Universitaria de Excel Avanzado 2019 + Titulación Universitaria en Business Intelligence y Big Data (Doble Titulación + 10 ECTS)
360€
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4,8
Maestría en Inteligencia Artificial. RVOE SEP: M-015/2023 (16/05/2023)
3235€
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Claustro docente de Master comunicación y visualización de datos

Isaías Aranda Cano Aranda Cano
Tutor
Grado Superior en Administración de Sistemas Informáticos.
Su formación +
Rafael Marín Sastre
Tutor
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
Su formación +
Daniel Cabrera Armenteros
Tutor
Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
Su formación +
Alan Sastre
Tutor
Grado en Ingeniería Informática
Su formación +
Jorge López Blasco
Tutor
Graduado en matemáticas por la Universidad de Valencia y con el Master de Profesorado. Experto en Cloud Computing, Machine Learning y Big Data.
Su formación +

7 razones para realizarel Master comunicación y visualización de datos

1
Nuestra experiencia

Más de 20 años de experiencia en la formación online.

Más de 300.000 alumnos ya se han formado en nuestras aulas virtuales.

Alumnos de los 5 continentes.

25% de alumnado internacional.

Las cifras nos avalan
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2.625 Opiniones
8.582
suscriptores
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12.842 Opiniones
5.856
Seguidores
2
Nuestra Metodología

Flexibilidad

Aprendizaje 100% online, flexible, desde donde quieras y como quieras

Docentes

Equipo docente especializado. Docentes en activo, digitalmente nativos

Acompañamiento

No estarás solo/a. Acompañamiento por parte del equipo de tutorización durante toda tu experiencia como estudiante.

Aprendizaje real

Aprendizaje para la vida real, contenidos prácticos, adaptados al mercado laboral y entornos de aprendizaje ágiles en campus virtual con tecnología punta

Seminarios

Seminarios en directo. Clases magistrales exclusivas para los estudiantes

3
Calidad AENOR

Se llevan a cabo auditorías externas anuales que garantizan la máxima calidad AENOR.

Nuestros procesos de enseñanza están certificados por AENOR por la ISO 9001 y 14001.

4
Confianza

Contamos con el sello de Confianza Online y colaboramos con las Universidades más prestigiosas, Administraciones Públicas y Empresas Software a nivel Nacional e Internacional.

5
Empleo y prácticas

Disponemos de Bolsa de Empleo propia con diferentes ofertas de trabajo, y facilitamos la realización de prácticas de empresa a nuestro alumnado.

6
Nuestro Equipo

En la actualidad, Euroinnova cuenta con un equipo humano formado por más de 300 profesionales. Nuestro personal se encuentra sólidamente enmarcado en una estructura que facilita la mayor calidad en la atención al alumnado.

7
Somos distribuidores de formación

Como parte de su infraestructura y como muestra de su constante expansión, Euroinnova incluye dentro de su organización una editorial y una imprenta digital industrial.

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Hemos diseñado un Plan de Becas para facilitar aún más el acceso a nuestra formación junto con una flexibilidad económica. Alcanzar tus objetivos profesionales e impulsar tu carrera profesional será más fácil gracias a los planes de Euroinnova.

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25%
Antiguos Alumnos

Como premio a la fidelidad y confianza de los alumnos en el método EUROINNOVA, ofrecemos una beca del 25% a todos aquellos que hayan cursado alguna de nuestras acciones formativas en el pasado.

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Para los que atraviesan un periodo de inactividad laboral y decidan que es el momento idóneo para invertir en la mejora de sus posibilidades futuras.

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Una beca en consonancia con nuestra apuesta por el fomento del emprendimiento y capacitación de los profesionales que se hayan aventurado en su propia iniciativa empresarial.

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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%.

Materiales entregados con el Master comunicación y visualización de datos

Información complementaria

Master Comunicación y Visualización de Datos

Impulsa tu éxito profesional con nuestros programas de Comunicación y Visualización de Datos

¿Quieres impulsar tu carrera como un auténtico profesional? ¿Estabas buscando un master en big data? ¿Conoces la importancia de la visualización de datos? Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova con el Master Universitario Comunicación y Visualización de Datos e impulsa tu carrera laboral con la empresa líder en formación. Gracias a la metodología e-learning de Euroinnova podrás formarte de la manera más fácil y cómoda.

Domina las habilidades de comunicación gráfica con el Master en Comunicación y Visualización de Datos

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. 

¿Aún no te decides? Te invitamos a que continúes leyendo.

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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. 

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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.

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