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Master en Analítica Web y Big Data

En un entorno cada vez más complejo y saturado de información, el tratamiento y minería de datos se vuelve esencial en la toma de decisiones. El Master en Analítica Web Y Big Data es el acceso que necesitas para formar parte de los profesionales del Data Mining, que a día de hoy, se están convirtiendo en los asesores analíticos de los grandes directivos. Analiza y utiliza los datos, el poder empresarial del futuro está en la información.

Instituto Europeo de Estudios Empresariales
Titulacion de INESEM
  • Online
  • 600 h.
  • Abierta
  • 1395€
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* El campo es obligatorio
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+34 660 844 247
L-J 9-18:30 h V 9-15 h
 
proyecto fin de máster y además ...
prácticas garantizadas
 
Para qué te prepara

Con Master en Analítica Web y Big Data obtendrás la formación necesaria para realizar recopilación y análisis de datos masivos mediante Data Mining y dominar herramientas de analítica web, con las que podrás planificar, ejecutar y evaluar estrategias, SEO, SEM y CRO en entornos de e-commerce. Serás capaz de lograr con éxito labores de fidelización de clientes aplicando los principios del Big Data, la minería de datos y la analítica web.

 
Objetivos
    • Conocer e identificar las distintas fases de un proyecto de Big Data.
    • Diseñar e Implementar estrategias de marketing digital en base al Big Data.
    • Aplicar técnicas de Data Mining mediante análisis cuantitativo y cualitativo de la información.
    • Conocer softwares especializados en minería de datos.
    • Asimilar los principios de la analítica web y su aplicación mediante Google Analytics y otras alternativas.
    • Aplicar el concepto de Inteligencia Competitiva.
    • Conocer y comprender las principales métricas para el análisis web.
    • Optimizar los entornos de e-commerce, mediante estrategias SEO e Inbound Marketing.
 
A quién va dirigido

El Máster en Analítica Web y Big Data está dirigido a los profesionales de todos los niveles que quieran adquirir o afianzar conocimientos en torno a la analítica web, minería de datos, y posterior análisis, de cara a mejorar las estrategias empresariales y de marketing. Se trata de una acción formativa idónea para ampliar oportunidades profesionales en un ámbito en auge, como es el Big Data.

 
Salidas Profesionales
Con el Máster en Analítica Web y Big Data despuntarás entre los profesionales del sector, pudiendo desempeñar puestos de responsabilidad diferenciados como arquitecto de soluciones Big Data, analista web, analista de datos, gestor de infraestructuras Big Data, responsable de seguridad o privacidad Big Data, desarrollador de sistemas Big Data o auditor de datos web Big Data.
MÓDULO 1. FUNDAMENTOS Y PLANIFICACIÓN DE LA MÉTRICA DIGITAL
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: ANALÍTICA WEB BÁSICA
  1. La analítica web en la actualidad
  2. Definiendo la analítica web
  3. El salto a la analítica web moderna
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS Y MÉTRICA WEB
  1. Conceptos básicos
  2. Métricas para el análisis web
UNIDAD DIDÁCTICA 4: MÁS ALLÁ DE LOS DATOS
  1. Segmentación en base al comportamiento
  2. Predicción y minería de datos
  3. Rumbo a la analítica inteligente
MÓDULO 2. MÉTODOS DE ANÁLISIS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. 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 2: ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA
  1. Identificar los factores críticos
  2. Otros factores que convienen 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 3: ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA
  1. Introducción
  2. La usabilidad Web
  3. Pruebas Online y a Distancia
  4. Las encuestas
UNIDAD DIDÁCTICA 4: CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA
  1. Introducción
  2. Recopilar datos de Inteligencia Competitiva
  3. Análisis del tráfico de sitios web
  4. Búsquedas
MÓDULO 3. GOOGLE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICA 1: INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICS
  1. Conceptos básicos
  2. Creación de una cuenta en Google Analytics
  3. Perfil de sitio Web
  4. Código de seguimiento
  5. Objetivos
  6. Informes
UNIDAD DIDÁCTICA 2: PERSONALIZAR GOOGLE ANALYTICS
  1. Introducción a las alertas
  2. Crear alerta personalizada
  3. Casos de alertas personalizadas
  4. Informes personalizados
  5. Ejemplo de un informe personalizado
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 3: 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 visitas
  6. Extensiones Google Chrome para Google Analytics
  7. Ayuda de Google Analytics
  8. Google Analytics Qualified Individual
  9. Google Analytics Certified Partner
MÓDULO 4. OTRAS HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA WEB
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CRM EN EL MEDIO ONLINE
  1. Conceptos básicos de gestión de clientes y CRM
  2. Remarketing
  3. Tipos de clientes
  4. Estrategias y herramientas de gestión de clientes
  5. Métricas de fidelización
  6. Aplicación de diferentes herramientas a casos de empresas
UNIDAD DIDÁCTICA 2.INTRODUCCIÓN A 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 y usabilidad web
  7. Herramientas que analizan nuestra actividad en redes sociales
  8. Herramientas de inteligencia competitiva
UNIDAD DIDÁCTICA 3. 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 4. EL ANALIZADOR DE TRÁFICO WEB PIWIK
  1. ¿Qué es PIWIK?
  2. Instalación y Configuración
  3. Integración con otras aplicaciones
UNIDAD DIDÁCTICA 5: PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB
  1. La calidad de los datos
  2. Obtener datos válidos
  3. ¿En qué basarnos para la toma de decisiones?
  4. Beneficios de análisis multicanal
MODULO 5. ANALÍTICA WEB DE CAMPAÑAS PUBLICITARIAS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS FUNDAMENTALES EN COMERCIO ELECTRÓNICO
  1. Introducción al Comercio Electrónico
  2. Marketing electrónico vs. Comercio Electrónico
  3. Origen del Comercio Electrónico
  4. Integración de Internet en la estrategia de Marketing
  5. Algunas cifras
UNIDAD DIDÁCTICA 2. COMUNICACIÓN EN COMERCIO ELECTRÓNICO
  1. Internet como canal de comunicación
  2. Herramientas en Comunicación
  3. Venta en Internet
  4. Proceso de planificación publicitaria
  5. Campañas online
UNIDAD DIDÁCTICA 3. 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 4. 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 5. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES
  1. Análisis de Blogs
  2. Coste y beneficios de escribir en un blog
  3. Nuestro impacto en Twitter
  4. Métricas para Twitter
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS
  1. Introducción
  2. La nueva web social y como medir datos
  3. Las aplicaciones
  4. Analizar el comportamiento desde el móvil
  5. Analizar el rendimiento de los vídeos
MÓDULO 6. OPTIMIZACIÓN DEL RENDIMIENTO WEB (CRO)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. 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 2. 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 3. ESTRATEGIA CRO
  1. ¿Qué es el CRO?
  2. Landing pages
  3. Modelo L.I.F.T para el incremento del CRO
  4. SEO y CRO
MÓDULO 7. BIG DATA OVERVIEW
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
  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. Responsable 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
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
  1. Tipo de herramientas BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
UNIDAD DIDÁCTICA 5. 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 6: DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
MÓDULO 8. CUADRO DE MANDO Y DASHBOARD
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEFINICIÓN DE KPIS
  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONCEPTO Y CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
  1. Introducción a los cuadros de mando y dashboard
  2. Estrategias para la creación de un cuadro de mando
  3. Dashboard en Excel o Google Analytics
UNIDAD DIDÁCTICA 3.HERRAMIENTAS PARA LA CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
  1. Aplicaciones gratuitas
  2. Aplicaciones propietarias
MÓDULO 9. ASPECTOS LEGALES DE LA ANALÍTICA WEB
UNIDAD DIDÁCTICA 1. LEGISLACIÓN APLICABLE EN MARKETING DIGITAL
  1. Consideraciones constitucionales
  2. Fuentes del marketing digital
UNIDAD DIDÁCTIA 2: COMUNICACIONES COMERCIALES ELECTRÓNICAS
  1. Las comunicaciones electrónicas en el comercio electrónico
  2. La información y sus requisitos
  3. Proteger la información y las comunicaciones
  4. El régimen de responsabilidad
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRIVACIDAD Y SEGURIDAD DE LA INFORMACIÓN
  1. Marco legal y jurídico de la seguridad de la información
  2. Bases de datos: cloud computing
  3. Correo electrónico
  4. Cookies
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PROPIEDAD INTELECTUAL E INDUSTRIAL APLICADA AL MARKETING DIGITAL
  1. Propiedad intelectual en relación con el marketing digital
  2. Propiedad industrial en relación con el marketing digital
  3. Uso de contenidos de terceros Agencias y clientes
UNIDAD DIDÁCTICA 5. LEY DE SERVICIOS DE SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN Y COMERCIO ELECTRÓNICO
  1. Objeto de la LSSI-CE ámbito de aplicación
  2. Cumplimento de la LSSI-CE
  3. Infracciones y sanciones
UNIDAD DIDÁCTICA 6. El MARKETING EN LA WEB 2.0
  1. Acciones del marketing en la web
  2. Publicidad en entornos
  3. Concursos y sorteos online
UNIDAD DIDÁCTICA 7. REPUTACIÓN ONLINE Y EFECTO STREISAND
  1. Online Reputation Management
  2. Riesgos de la reputación online y el efecto Streisand
  3. Marco legal de la reputación online
MÓDULO 10. PROYECTO FIN DE MÁSTER

Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para el desarrollo de las acciones formativas. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes.

La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el tutor, el tiempo dedicado a actividades y recursos complementarios y la labor de investigación y creación asociada a los diferentes proyectos y trabajos propuestos.

El alumno debe tener una nota media mínima del 50% tras realizar todas las autoevaluaciones, debe superar correctamente el 50% de las cuestiones planteadas en un examen final y global, así como visualizar el 75% mínimo de los contenidos de la plataforma. Cuando se supere con éxito las autoevaluaciones, el examen y se haya visualizado el mínimo de contenidos exigidos, será necesario comunicar a través del campus virtual la finalización del mismo, para que comience el proceso de expedición de titulación.

Durante todo el itinerario formativo, el alumno contará con:

Claustro de Profesores Especializado que realizará un seguimiento personalizado al alumno.

Campus virtual con acceso ilimitado y acceso desde cualquier dispositivo.

Materiales didácticos que servirán de apoyo al alumno durante su formación.

Material adicional proporcionado por los profesores para profundizar en cuestiones indicadas por el alumno.

Centro de atención al estudiante (CAE). Asesoramiento al alumno antes, durante y después de su formación con un teléfono directo con el claustro docente 958 050 242.

INESEM Emplea. Programa destinado a mejorar la empleabilidad de nuestros alumnos mediante orientación profesional de carrera y gestión de empleo y prácticas profesionales.

Comunidad formada por todos los alumnos de INESEM Business School para debatir y compartir conocimiento.

Revista Digital INESEM. Punto de encuentro de profesionales y alumnos con el que podrás comenzar tu aprendizaje colaborativo.

Master class INESEM. Aprende con los mejores profesionales enseñando en abierto. Únete, aprende y disfruta.

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales
Instituto Europeo de Estudios Empresariales

Becas y financiación del Master en Analítica Web y Big Data

beca desempleo

20%

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

beca antiguos alumnos

10%

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

beca emprende

15%

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.

Financiación 100% sin intereses

* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 958 050 205 o vía email en formacion@inesem.es
* Becas no acumulables entre sí.
* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en inesem.es
Matriculación en: Master en Analítica Web y Big Data
El descuento aplicado lo podrá ver en la próxima pantalla.
 

Eligiendo esta forma de pago, usted puede aplazar el pago de su acción formativa para importes superiores a 300€. El primer cargo se realizará de forma instantánea y el resto a los 30 dias de la fecha de compra.

Si paga en un único plazo obtendr� un descuento del 5%.

* El campo es obligatorio

INESEM EMPLEA


Completa tu formación con nuestro Servicio de Orientación Profesional y nuestro Programa de Entrenamiento por Competencias
  • ORIENTACIÓN

  • PRÁCTICAS

  • EMPLEO

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Revista Digital

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  • Asesoramiento para aplicar correctamente la bonificación
  • Trámites administrativos para uso de formación bonificada
  • Diseño de planes formativos adaptados a tus necesidades


Proceso de admisión

 
1 Completa la solicitud de admisión a través de la web, adjunta tu curriculum vitae y una carta de presentación explicando tu trayectoria académica y profesional, así como tus motivaciones e intereses
 
2 Realiza una entrevista con el Departamento de Admisiones. Nuestros expertos evaluarán las competencias y aptitudes del alumno y la posibilidad de otorgarle una Beca INESEM
 
3 Formaliza tu matrícula
En caso de ser admitido la Comisión Coordinadora contactará contigo para iniciar el proceso de matriculación