Máster Big Data y Analítica Web en Madrid y Alicante (Elche)

Máster Big Data y Analítica Web en Madrid y Alicante

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Máster Big Data y Analítica Web

Hemos creado el Máster Big Data y Analítica Web ya que la analítica web a día de hoy, es uno de los recursos más demandados en los Ecommerce.

En él aprenderás no solo a analizar a tu competencia sino además también para realizar unas mejores estrategias de Marketing en tu comercio electrónico.

Hay una relación directa entre los resultados de un negocio y su capacidad para recoger y analizar los datos que genera. Hasta ahora, extraer, mantener y manejar grandes volúmenes de información era enormemente caro por lo que en muchos casos las empresas optaban por la solución más fácil y directa: deshacerse de ellos.

En la actualidad, hemos alcanzado un punto en el que no sólo resulta más barato almacenar datos, sino que los nuevos lenguajes de programación y el desarrollo de nuevas herramientas hacen asequible su análisis a empresas de cualquier tamaño que puedan contar profesionales con un perfil preferentemente técnico. El desarrollo de esta disciplina es un primer caso para consolidar el avance de tendencias cada vez más tangibles como el Internet de las cosas o el Internet móvil. No en vano, se prevé que este sea uno de los sectores que más crecimiento registre en número de empleos demandados y ya se está haciendo evidente la dificultad de las empresas para encontrar profesionales acordes con sus expectativas. Con un plan de estudios orientado al comercio electrónico, el Máster en Big Data proporciona infraestructuras tecnológicas y metodológicas para entender el comportamiento de clientes y usuarios, analizar con precisión cómo se forman los embudos de conversión y proponer modelos predictivos de venta en base a los datos observados.

Experto Universitario en Big Data y Analítica Web

Si eres una de esas personas las cuales necesita aumentar sus conocimientos en la gestión de datos y en el análisis de la competencia, el Máster Big Data y Analítica Web es el ideal para ti.


Además, ofrecemos la posibilidad de obtener una doble titulación si completas adecuadamente el Máster en Big en Data y Analítica web.

» OBJETIVOS DEL MÁSTER EN BIG DATA Y ANALÍTICA WEB

  • Conocer los fundamentos del Big Data e identificar sus fases.
  • Identificar potencialidades del Big Data en la resolución de problemas de e-commerce.
  • Distinguir entre las funcionalidades de algunas herramientas analíticas Big Data.
  • Manejar con fluidez algunas aplicaciones analíticas, Diseñar y ejecutar de modelos analíticos sencillos sobre portales de venta online.
  • Integrar el análisis Big Data en las ideas de negocio basadas en gestión y venta online.

» CÓMO OBTENER LA DOBLE TITULACIÓN

Para obtener la doble titulación necesitarás tener un título universitario y abonar un plus en el precio por trámites burocráticos con la Universidad Miguel Hernández. Debido a esto, los precios quedarían de la siguiente forma:

  • El precio de la matrícula con doble titulación se incrementa en 500€ por trámites burocráticos.

» HORARIOS

El Máster Big Data y Analítica Web dará comienzo el día 4/11/2016 y finalizará el día 18/02/2017, teniendo una duración total de 200 horas.

El horario del Máster en Big Data y Analítica Web será:
  • Viernes de 16:00h a 21:00h y Sábados de 9:00h a 14:00h.

» VER CLASE GRABADA EN ESTUDIO DEL MÁSTER BIG DATA Y ANALÍTICA WEB




» PLAN DE ESTUDIOS DEL MÁSTER EN BIG DATA Y ANALÍTICA WEB

MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA.
APLICACIÓN A ECOMMERCE. (20H + 10H)

■ Introducción al proceso general de Big Data en la empresa. Visión general del Big Data y actualidad empresaria.

■ Ventajas de un buen análisis en portales Ecommerce. Detectando qué se puede hacer con Big Data en el mundo Ecommerce.

■ Principales dificultades del Análisis Big Data en Ecommerce. Detectando las principales dificultades de aplicar Big Data en casos reales de Ecommerce.

MÓDULO 2. HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS (85H + 15H)


■ Manejo de herramientas de Análisis
  • Introducción general a la herramienta WEKA.
  • Herramienta WEKA para resolver caso de Turronesydulces.com.
  • Introducción general a la herramienta KODOS LAB.
  • Herramienta KODOS LAB para resolver caso turronesydulces.com.
  • Otras herramientas libres o beta a descubrir y probar por el alumno.

■ Casos reales de éxito: Búsquedas y nuevas propuestas
  • Análisis de caso real 1 con la herramienta implantada en su empresa.
  • Análisis de caso real 2 con la herramienta implantada en su empresa.
  • Propuesta de análisis de los alumnos (trabajo evaluable fin de Experto).

■ Análisis de Redes Sociales
  • Introducción a la herramienta R-Studio.
  • Herramienta R-Studio para análisis de Twitter.

MÓDULO 3. ANALÍTICA WEB (55H+15H)


■ Analítica Web en el entorno Ecommerce.
  • Analítica Web.
  • Métricas y Key Performance Indicators (KPIs)
  • Objetivos de negocio y conversiones. Retorno de la inversión (ROI).
  • Medición y comportamiento del tráfico.
  • Embudos de conversión.
  • Usabilidad, experiencia de usuario UX y accesibilidad.
  • Segmentación de usuarios.
  • Tersting A/B y MVT.
  • Dashboarding.

■ Material complementario:
  • Lecturas recomendadas.
  • Casos de éxito.
  • Otras herramientas.

■ Ejercicios prácticos:
  • El entorno de trabajo.
  • Fórmulas esenciales Excel.
  • Obteniendo información: APIs y Database.
  • Acotando la información: Filtros y segmentación.

■ Estrategia Online y Analítica
  • Contexto actual, ¿Qué somos y qué nos rodea? Definición de objetivos inicial.
  • Medios propios, pagados y ganados.
  • El usuario a través de nuestro embudo de conversión.
  • Primer boceto de nuestra estrategia online.
  • Definición y medición de nuestro público objetivo.
  • Estudio de la competencia.
  • Diseño de la estrategia. Reformulación de medios y objetivos.
  • Análisis inicial.

■ Material complementario:
  • Lecturas recomendadas.
  • Casos de éxito.
  • Otras herramientas.

■ Ejercicios prácticos:
  • Definiendo nuestros KPIs.
  • Diseño Inicial.
  • Contextualización y temporalidad.
  • Constantes y variables.

■ Análisis profundo de un Ecommerce
  • Estadística en el análisis
  • Etiquetado de campañas tradicional y Google Tag Manager.
  • Fraccionando el camino hacia la conversión.
  • Éxito y fracaso de nuestras Landing Pages.
  • Sacando conclusiones de nuestros productos TOP.
  • Análisis de campañas de mailing.
  • Estudio de nuestro Payment Funnel.
  • Campaña de branding a examen.
  • El futuro de nuestro análisis.

■ Material complementario:
  • Lecturas recomendadas.
  • Casos de éxito
  • El analista web y sus distintas funciones.

■ Ejercicios recomendados:
  • Informes dinámicos: Supermetrics Queries
  • Embudo de conversión
  • Top Ventas
  • Otras opciones y herramientas.

 

Profesores relacionados

Alicia Brocal Moreno

Consultora digital, analista y optimización de campañas, CRO, implementación GTM y SEO. Actualmente es la responsable de analítica y SEO de Hawkers. Su objetivo es optimizar cada paso del funnel, desde captación a retención.

Javier Villanueva

Javier Villanueva, este Ingeniero de Telecomunicaciones de Albacete ha centrado su carrera profesional en el sector del comercio electrónico. Javier también es socio cofundador de la startup TicTacEnergy, empresa de servicios en pro de la auto-gestión y el control del consumo energético a través de Internet.

José María Gómez Gras

Catedrático de Organización de Empresas en la Universidad Miguel Hernández. Director del Observatorio "Global Entrepreneurship Monitor" de la Comunidad Valenciana y Fundador de la empresa de Data Mining Kodos Lab, SL.

Fabián López Coloma

Director Académico de Ecommaster, docente Ecommerce en Google Actívate & IAB. Fundador de Turronesydulces.com. Especialista en Magento y en Marketing online orientado a conversión.

Agustín Pérez Martín

Doctor en Estadística e Investigación Operativa por la Universidad Miguel Hernández.

Jesús Javier Rodríguez Sala

Profesor Colaborador. Departamento de Estadística, Matemáticas e Informática. Área de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la UMH.

Alex Rabasa

Analista Big Data en Kodos Lab, SL. Director Ecommaster en la Universidad Miguel Hernández.

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