Especialización en Data Analytics
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.
Duración
6 meses
A quién va dirigido
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.
Aprenderás a
Esta Especialización en Data Analytics te prepara para liderar proyectos de análisis de datos, tomar decisiones basadas en métricas, optimizar estrategias digitales y entender el comportamiento de usuarios en línea. Adquirirás habilidades en Python, dominarás Google Analytics y Tag Manager y usarás técnicas de Machine Learning esenciales para la toma de decisiones informadas y la optimización de resultados en el entorno digital.
Campo Laboral
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.
Plan de estudios
MÓDULO 1. ANALÍTICA WEB
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA ANALÍTICA WEB
- ¿Qué es la analítica web?
- Establecimiento de objetivos y KPIs
- Métricas principales y avanzadas
- Objetivos y ventajas de medir
- Plan de medición
UNIDAD DIDÁCTICA 2. GOOGLE ANALYTICS 4
- Introducción a Google Analytics 4
- Interfaz
- Métricas y dimensiones
- Informes básicos
- Filtros
- Segmentos
- Eventos
- Informes personalizados
- Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. GOOGLE TAG MANAGER
- Introducción a GTM
- Implementación con GTM
- Medición con GTM
- Uso de Debug/Preview Mode
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELOS DE ATRIBUCIÓN
- La atribución
- Multicanalidad
- Customer Journey
- Principales modelos de atribución
- Modelos de atribución personalizados
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CREACIÓN DE DASHBOARD CON GOOGLE DATA STUDIO
- Planificación del Dashboard
- Características del Dashboard
- Introducción a Data Studio
- Conectores
- Tipos de gráficos
- Personalización de informes
- Elementos de control
- Dimensiones y métricas
- Campos Calculados
- Compartir informes
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL SEO
- Introducción al SEO
- Historia de los motores de búsqueda
- Componentes de un motor de búsqueda
- Organización de resultados en un motor de búsqueda
- La importancia del contenido
- El concepto de autoridad en Internet
- Campaña SEO
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL SEM
- Introducción al SEM
- Principales conceptos en SEM
- Sistema de pujas y Calidad del anuncio
- Primer contacto con Google Ads
- Creación de anuncios con calidad
- Indicadores clave de rendimiento en SEM
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB ORIENTADA A LAS REDES SOCIALES
- Análisis del tráfico en redes sociales
- Fijar objetivos en redes sociales
- Youtube
- Tik tok
UNIDAD DIDÁCTICA 9. TÉCNICAS Y ESTRATEGIAS
- Usabilidad
- Mapas de calor
- Grabaciones de sesiones de usuario
- Ordenación de tarjetas
- Test A/B
- Test multivariante
- KPI, indicadores clave de rendimiento
- Cambios a realizar para optimizar una página web
UNIDAD DIDÁCTICA 10. OTRAS HERRAMIENTAS PARA ANALÍTICA WEB
- Hotjar
- Microsoft Power BI
- Google Search Console
- Matomo
- Awstats
- Chartbeat
- Adobe Analytics
UNIDAD DIDÁCTICA 11. COOKIES Y TECNOLOGÍAS DE SEGUIMIENTO
- ¿Qué son las cookies?
- Tipos de cookies
- GDPR
- 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
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