Especialización en Data Analytics

Duración

300
horas

Titulación

Especializaciones

Modalidad

Online

    Descripción del programa

    El mundo empresarial se encuentra inundado de datos generados constantemente. Estos datos representan una valiosa fuente de información que puede impulsar la toma de decisiones estratégicas, optimizar operaciones y mejorar la competitividad de las organizaciones. La capacidad de comprender y analizar estos datos se ha convertido en un activo vital para cualquier profesional. En este contexto, esta Especialización en Data Analytics te permite entender el análisis de datos y su aplicación en entornos empresariales y de marketing. Desde la analítica web hasta el análisis avanzado de datos con Python, se cubren todas las facetas esenciales para convertirse en un experto en el campo viendo en detalle herramientas como Google Analytics 4, Google Tag Manager o Python.

    Este programa incluye:

    Videos

    Tutoría personalizada

    Recursos descargables

    Titulación oficial

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    MÓDULO 1. 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. CREACIÓN DE DASHBOARD CON GOOGLE DATA STUDIO

    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

    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 2. ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. LIBRERÍAS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS: NUMPY, PANDAS Y MATPLOTLIB

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. FILTRADO Y EXTRACCIÓN DE DATOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. PIVOT TABLES

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. GROUPBY Y FUNCIONES DE AGREGACIÓN

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUSIÓN DE DATAFRAMES

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. VISUALIZACIÓN DE DATOS CON MATPLOTLIB Y CON SEABORN

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. REGRESIÓN LINEAL Y REGRESIÓN LOGÍSTICA

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. ÁRBOL DE DECISIONES

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. NAIVE BAYES

    UNIDAD DIDÁCTICA 12. SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM)

    UNIDAD DIDÁCTICA 13. KNN

    UNIDAD DIDÁCTICA 14. PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)

    UNIDAD DIDÁCTICA 15. RANDOM FOREST

    Metodología

    asesorias

    Integración en equipos de trabajo

    asesorias

    Trabajo en línea

    asesorias

    Asesorías y auditorías

    asesorias

    Proyecto Final

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    Descubre la innovadora metodología de UDAVINCI

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    Validez Académica

    Campo Laboral

    Esta Especialización en Data Analytics está diseñada para profesionales de marketing, analistas de datos, desarrolladores web y estudiantes interesados en adquirir habilidades avanzadas en Data Analytics. No se requieren conocimientos previos, ya que abarca desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas.

    Perfil de egreso

    Tras completar esta Especialización en Data Analytics, podrás trabajar como Analista Web, Especialista en SEO/SEM, Analista de Datos, Consultor en Estrategias Digitales o Científico de Datos. Además, tendrás la capacidad de trabajar en consultorías, agencias digitales, e-commerce, startups y grandes corporaciones, siendo un activo en la toma de decisiones basadas en datos.
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