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Big Data y minería

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Python y R

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Visualización y GA4

Capacítate para usar herramientas de visualización y sincronizar Google Analytics 4 para estudiar volúmenes de datos.

Temario del programa

9 módulos que cubren desde el tratamiento de datos hasta técnicas específicas con Big Data, minería, Python y R. Haz clic en cada módulo para ver el contenido completo.

01

Módulo 1. Business Agility

Unidad Didáctica 1. Business Agility

  • Conceptos clave de Business Agility.
  • Valores, Principios y Dimensiones.
  • EL Poder de los Equipos.
  • La entrega de valor al cliente y la mejora continua.

Unidad Didáctica 2. Visión Compartida, Foco y Propósito

  • Visión compartida y claridad de propósito en los equipos.
  • El Camino de la Organización Ágil
  • Las Necesidades de los clientes, Stakeholders, Negocio y Mercados Emergentes.

Unidad Didáctica 3. Nuevas Perspectivas de Pensamiento

  • Mindset orientado al crecimiento
  • Puntos ciegos, Modelos Mentales y Patrones
  • La relación entre complejidad y Business Agility
  • Identificando y gestionando Dilemas, Paradojas y Polaridades

Unidad Didáctica 4. Nuevos Comportamientos y Diferencias

  • Preguntar vs Contar: las preguntas poderosas
  • Haciendo visible el valor
  • Experimentando y validando hipótesis
  • Dinámicas complejas de cambio, polaridades, problemas sistémicos y amenazas disruptivas

Unidad Didáctica 5. Frameworks, Herramientas y Técnicas

  • Lean Systems Thinking
  • Lean Startup
  • Design Thinking
  • Kanban
  • El ciclo iterativo e incremental

Unidad Didáctica 6. Business Agility Como el Nuevo Estándar

  • Creando espacios optimizados para la creación de valor y el compromiso de los equipos
  • Planes de Acción y herramientas para acelerar la agilidad empresarial
  • Business Agility as a Journey: mejora y reinvención continua
  • Las métricas que “realmente importan”
02

Módulo 2. Transformación Digital

Unidad Didáctica 1. Introducción Al la Transformación Digital

  • Introducción a la transformación digital
  • Concepto de innovación
  • Concepto de tecnología
  • Tipología de la tecnología
  • Punto de vista de la ventaja competitiva
  • Según su disposición en la empresa
  • Desde el punto de vista de un proyecto
  • Otros tipos de tecnología
  • La innovación tecnológica
  • Competencias básicas de la innovación tecnológica
  • El proceso de innovación tecnológica
  • Herramientas para innovar
  • Competitividad e innovación

Unidad Didáctica 2. la Sociedad 3.0

  • Filosofía Web 3.0 y su impacto en el mundo empresarial
  • Socialización de la Web
  • Adaptación del mundo empresarial a las Nuevas tecnologías

Unidad Didáctica 3. Nuevo Ecosistema Digital

  • Community Manager
  • Chief Data Officer
  • Data Protection Officer
  • Data Scientist
  • Otros perfiles
  • Desarrollo de competencias informáticas
  • El Papel del CEO como líder en la transformación

Unidad Didáctica 4. Nuevos Modelos de Negocio en el Entorno Digital

  • La transición digital del modelo de negocio tradicional
  • Nuevos modelos de negocio
  • Freemium
  • Modelo Long Tail
  • Modelo Nube y SaaS
  • Modelo Suscripción
  • Dropshipping
  • Afiliación
  • Infoproductos y E-Learning
  • Otros

Unidad Didáctica 5. Plan de Transformación Digital

  • Diagnóstico de la madurez digital de la empresa
  • Análisis de la innovación en la empresa
  • Elaboración del roadmap
  • Provisión de financiación y recursos tecnológicos
  • Implementación del plan de transformación digital
  • Seguimiento del plan de transformación digital

Unidad Didáctica 6. Casos de Éxito en la Transformación Digital

  • BBVA y la empresa inteligente
  • DKV Salud y #MédicosfrentealCOVID
  • El Corte Inglés
  • Cepsa y su apuesta por los servicios cloud de AWS

Unidad Didáctica 7. el Nuevo Cliente Digital

  • Rediseñando el customer experience
  • La transformación de los canales de distribución: omnicanalidad
  • Plan de marketing digital
  • Buyer´s Journey
  • Growth Hacking: estrategia de crecimiento
  • El nuevo rol del marketing en el funnel de conversión

Unidad Didáctica 8. Nuevos Mercados, Nuevas Oportunidades

  • Oportunidades de innovación derivadas de la globalización
  • Como Inventar Mercados a través de la Innovación
  • Etapas de desarrollo y ciclos de vida
  • Incorporación al mercado
  • Metodologías de desarrollo

Unidad Didáctica 9. la Innovación en los Procesos Organizativos

  • La transformación digital de la cadena de valor
  • La industria 4.0
  • Adaptación de la organización a través del talento y la innovación
  • Modelos de proceso de innovación
  • Gestión de innovación
  • Sistema de innovación
  • Como reinventar las empresas innovando en procesos
  • Innovación en Procesos a través de las TIC
  • El Comercio Electrónico: innovar en los canales de distribución
  • Caso de estudio voluntario: La innovación según Steve Jobs
  • Caso Helvex: el cambio continuo
  • La automatización de las empresas: RPA, RBA y RDA
03

Módulo 3. Big Data & Business Intelligence Fundamentals

Unidad Didáctica 1. la Revolución de los Datos Masivos: Big Data y Thick Data

  • ¿Qué es Big Data?
  • ¿Y Thick Data? ¿Cuál es el matiz para diferenciar ambos términos?
  • El gran auge del big data
  • La importancia de almacenar y extraer información
  • ¿Cual es el papel de las fuentes de datos?
  • Soluciones novedosas gracias a la selección de datos
  • Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

Unidad Didáctica 2. Toma de Decisiones Inteligentes

  • Thick Data, el valor de lo cualitativo. Entender emociones humanas, intenciones y sentimientos
  • Fases en un proyecto de Big Data
  • Big Data enfocado a los negocios
  • Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  • Toma de decisiones operativas

Unidad Didáctica 3. Cómo Hacer Crecer un Negocio a Través del Big Data y Sus Aplicaciones

  • Marketing estratégico y Big Data
  • Open data
  • Ejemplo de uso de Open Data
  • IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)

Unidad Didáctica 4. Big Data en Diferentes Sectores

  • Relación entre inteligencia artificial y big data
  • IA y Big Data combinados
  • El papel del Big Data en IA
  • Big Data en salud
  • Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
  • Retos del big data en salud
  • Big Data y People Analytics en RRHH

Unidad Didáctica 5. Business Intelligence y la Sociedad de la Información

  • Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  • Arquitectura de una solución Business Intelligence
  • Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  • Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  • Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  • Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence

Unidad Didáctica 6. Principales Productos de Business Intelligence

  • Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  • Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  • Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

Unidad Didáctica 7. Minería de Datos o Data Mining y el Aprendizaje Automático

  • Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  • Proceso KDD
  • Modelos y Técnicas de Data Mining
  • Áreas de aplicación
  • Minería de Textos y Web Mining
  • Data mining y marketing

Unidad Didáctica 8. Datamart: Concepto de Base de Datos Departamental

  • Aproximación al concepto de DataMart
  • Bases de datos OLTP
  • Bases de Datos OLAP
  • MOLAP, ROLAP & HOLAP
  • Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

Unidad Didáctica 9. Datawarehouse o Almacen de Datos Corporativos

  • Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  • Estructura y Construcción
  • Fases de implantación
  • Características
  • Data Warehouse en la nube

Unidad Didáctica 10. Internet de las Cosas

  • Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  • ¿Qué es IoT?
  • Elementos que componen el ecosistema IoT
  • Arquitectura IoT
  • Dispositivos y elementos empleados
  • Ejemplos de uso
  • Retos y líneas de trabajo futuras

Unidad Didáctica 11. Storytelling

  • ¿Qué es el Data Storytelling?
  • Elementos clave del Data Storytelling
  • ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
  • ¿Cómo hacer Data Storytelling?

Unidad Didáctica 12. Ecosistema Hadoop

  • ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  • Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  • Sistema de archivos HDFS
  • MapReduce con Hadoop
  • Apache Hive
  • Apache Hue
  • Apache Spark
04

Módulo 4. Data Science: Almacenamiento, Análisis y Procesamiento de Datos

Unidad Didáctica 1. Introducción a la Ciencia de Datos

  • ¿Qué es la ciencia de datos?
  • Herramientas necesarias para el científico de datos
  • Data Science & Cloud Computing
  • Aspectos legales en Protección de Datos

Unidad Didáctica 2. Bases de Datos Relacionales

  • Introducción
  • El modelo relacional
  • Lenguaje de consulta SQL
  • MySQL Una base de datos relacional

Unidad Didáctica 3. Bases de Datos Nosql y el Almacenamiento Escalable

  • ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  • Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  • Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
  • Sistemas de Bases de datos NoSQL

Unidad Didáctica 4. Introducción a un Sistema de Bases de Datos Nosql: Mongodb

  • ¿Qué es MongoDB?
  • Funcionamiento y uso de MongoDB
  • Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
  • Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
  • Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
  • Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  • Consulta de datos en MongoDB

Unidad Didáctica 5. Weka y Data Mining

  • ¿Qué es Weka?
  • Técnicas de Data Mining en Weka
  • Interfaces de Weka
  • Selección de atributos

Unidad Didáctica 6. Pentaho una Solución Open Source para Business Intelligence

  • Una aproximación a PENTAHO
  • Soluciones que ofrece PENTAHO
  • MongoDB & PENTAHO
  • Hadoop & PENTAHO
  • Weka & PENTAHO

Unidad Didáctica 7. R Como Herramienta para Big Data

  • Introducción a R
  • ¿Qué necesitas?
  • Tipos de datos
  • Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  • Integración de R en Hadoop

Unidad Didáctica 8. Pre-procesamiento & Procesamiento de Datos

  • Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  • Inferencia estadística
  • Modelos de regresión
  • Pruebas de hipótesis

Unidad Didáctica 9. Análisis de los Datos

  • Inteligencia Analítica de negocios
  • La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  • Presentación de resultados
05

Módulo 5. Análisis de Datos con Python

Unidad Didáctica 1. Introducción Al Análisis de Datos

  • ¿Qué es el análisis de datos?

Unidad Didáctica 2. Librerías para el Análisis de Datos: Numpy, Pandas y Matplotlib

  • Análisis de datos con NumPy
  • Pandas
  • Matplotlib

Unidad Didáctica 3. Filtrado y Extracción de Datos

  • Cómo usar loc en Pandas
  • Cómo eliminar una columna en Pandas

Unidad Didáctica 4. Pivot Tables

  • Pivot tables en pandas

Unidad Didáctica 5. Groupby y Funciones de Agregación

  • El grupo de pandas

Unidad Didáctica 6. Fusión de Dataframes

  • Python Pandas fusionando marcos de datos

Unidad Didáctica 7. Visualización de Datos con Matplotlib y con Seaborn

  • Matplotlib
  • Seaborn

Unidad Didáctica 8. Introducción Al Machine Learning

  • Aprendizaje automático

Unidad Didáctica 9. Regresión Lineal y Regresión Logística

  • Regresión lineal
  • Regresión logística

Unidad Didáctica 10. Árbol de Decisiones

  • Estructura de árbol

Unidad Didáctica 11. Naive Bayes

  • Algoritmo de Naive bayes
  • Tipos de Naive Bayes

Unidad Didáctica 12. Support Vector Machines (svm)

  • Máquinas de vectores soporte (Support Vector Machine-SVM)
  • ¿Cómo funciona SVM?
  • Núcleos SVM
  • Construcción de clasificador en Scikit-learn

Unidad Didáctica 13. Knn

  • K-nearest Neighbors (KNN)
  • Implementación de Python del algoritmo KNN

Unidad Didáctica 14. Principal Component Analysis (pca)

  • Análisis de componentes principales

Unidad Didáctica 15. Random Forest

  • Algoritmo de Random Forest
06

Módulo 6. Visualización de Datos

Unidad Didáctica 1. Introducción a la Visualización de Datos

  • ¿Qué es la visualización de datos?
  • Importancia y herramientas de la visualización de datos
  • Visualización de datos: Principios básicos

Unidad Didáctica 2. Tableau

  • ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  • Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  • Instalación Tableau
  • Espacio de trabajo y navegación
  • Conexiones de datos en Tableau
  • Tipos de filtros en Tableau
  • Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  • Tablas y gráficos en Tableau

Unidad Didáctica 3. D3 (data Driven Documents)

  • Fundamentos D3
  • Instalación D3
  • Funcionamiento D3
  • SVG
  • Tipos de datos en D3
  • Diagrama de barras con D3
  • Diagrama de dispersión con D3

Unidad Didáctica 4. Looker Studio (google Data Studio)

  • Visualización de datos
  • Tipologías de gráficos
  • Fuentes de datos
  • Creación de informes

Unidad Didáctica 5. Qlikview

  • Instalación y arquitectura
  • Carga de datos
  • Informes
  • Transformación y modelo de datos
  • Análisis de datos

Unidad Didáctica 6. Power Bi

  • Introducción a Power BI
  • Instalación de Power BI
  • Modelado de datos
  • Visualización de datos
  • Dashboards
  • Uso compartido de datos

Unidad Didáctica 7. Carto

  • CartoDB
  • ¿Qué es CARTO?
  • Carga y uso de datos. Tipos de análisis
  • Programación de un visor con la librería CARTO.js
  • Uso de ejemplos y ayudas de la documentación de la API
07

Módulo 7. E-commerce

Unidad Didáctica 1. Introducción Al Comercio Electrónico

  • Auge del comercio online
  • Tipos de eCommerce
  • Atención al cliente
  • Embudos de conversión
  • Casos de éxito

Unidad Didáctica 2. Principales Plataformas

  • Principales plataformas
  • Gestión estratégica
  • Plataformas del código abierto

Unidad Didáctica 3. Diseño

  • Introducción al Diseño Web
  • Accesibilidad
  • Usabilidad
  • Responsive Design
  • Home
  • Categorías
  • Fichas de Producto
  • Carrito de la compra y checkout
  • Principales herramientas

Unidad Didáctica 4. Pasarelas de Pago

  • Confianza, privacidad y seguridad
  • Principales formas de pago

Unidad Didáctica 5. Marco Legal

  • Ley de Ordenación del Comercio Minorista
  • Ley de Servicios de la Sociedad de la Información y del Comercio Electrónico (LSSI)
  • Reglamento General de Protección de Datos
  • Ley de Consumidores
  • SmartContracts
08

Módulo 8. Social Media Management

Unidad Didáctica 1. Introducción y Contextualización del Social Media

  • Concepto y evolución del Social Media
  • Tipos de redes sociales
  • La importancia actual del social media
  • Prosumer
  • Contenido de valor
  • Marketing viral
  • La figura del Community Manager
  • Social Media Plan
  • Reputación Online

Unidad Didáctica 2. Gestión de Facebook

  • Primero pasos con Facebook
  • Facebook para empresas
  • Configuración de la Fanpage
  • Configuración de mensajes: Facebook Messenger
  • Tipo de publicaciones
  • Creación de eventos
  • Facebook Marketplace
  • Administración de la página
  • Facebook Insights
  • Centro de cuentas, Facebook Business Suite, Facebook Business Manager

Unidad Didáctica 3. Gestión de Instagram

  • Introducción a Instagram
  • Instagram para empresas
  • Creación de contenido
  • Uso de Hashtags
  • Instagram Stories
  • Herramientas creativas
  • Colaboración con influencers
  • Principales estadísticas
  • Actualiaciones de instagram
  • Funcionalidades de la versión de pago

Unidad Didáctica 4. Gestión de X Corp

  • Introducción a X Corp.
  • Elementos básicos de X Corp.
  • X Corp para empresas
  • Servicio de atención al cliente a través de X Corp.
  • Contenidos
  • Uso de Hashtags y Trending Topic
  • X Corp. Analytics
  • TweetDeck
  • Audiense
  • Hootsuite
  • 11. Funcionalidades de la versión premium

Unidad Didáctica 5. Gestión de Linkedin

  • Introducción a LinkedIn
  • LinkedIn para empresas
  • Creación de perfil y optimización
  • Grupos
  • SEO para LinkedIn
  • Analítica en LinkedIn
  • LinkedIn Recruiter

Unidad Didáctica 6. Gestión de Youtube

  • Introducción a Youtube
  • Vídeo Marketing
  • Crear una canal de empresa
  • Optimización del canal
  • Creación de contenidos
  • Gestión de comentarios
  • Youtube Analytics
  • Youtube vs Vimeo
  • Keyword Tool
  • Youtube Trends

Unidad Didáctica 7. Gestión de Twitch

  • Introducción a Twitch
  • El éxito de Twitch
  • Generar suscriptores en Twitch
  • Contenidos y recomendaciones
  • Twitch e influencers
  • Streamlabs
  • Publicidad en Twitch
  • Seguimiento y medición de resultados

Unidad Didáctica 8. Gestión de Tiktok

  • ¿Qué es y cómo funciona Tiktok?
  • Creación de contenido en TikTok
  • Estrategias para ganar seguidores (hashtags, likes, challenges…)
  • El papel del marketing en Tiktok
  • Tiktok e influencers
  • Tiktok Ads

Unidad Didáctica 9. Publicidad Social Media- Facebook Ads

  • Introducción a Facebook Ads
  • Tipos de Campañas y objetivos publicitarios
  • Segmentación: públicos
  • Presupuesto
  • Formatos de anuncios
  • Ubicaciones
  • Administrador de anuncios
  • Seguimiento y optimización de anuncios
  • Pixel de Facebook
  • Cómo gestionar publicidad de Instagram desde el administrador de anuncios de Facebook

Unidad Didáctica 10. Publicidad Social Media- X Corp. Ads

  • Objetivos publicitarios
  • Audiencias en X Corp
  • Tipos de anuncios
  • Administrador de anuncios
  • Creación de campañas y optimización
  • X Corp. Cards
  • Instalación código de seguimiento
  • Listas de remarketing

Unidad Didáctica 11. Publicidad Social Media- Linkedin Ads

  • Introducción a LinkedIn Ads
  • Formatos de anuncios
  • Objetivos publicitarios
  • Creación de campañas
  • Segmentación
  • Presupuesto
  • Seguimiento y medición de resultados

Unidad Didáctica 12. Publicidad Social Media- Publicidad en Youtube

  • Ventajas de la publicidad en Youtube
  • Youtube y Google Adwords
  • Tipos de anuncios en Youtube
  • Campaña publicitarias en Youtube con Google Adwords
  • Creación de anuncios desde Youtube

Unidad Didáctica 13. Publicidad Social Media- Tiktok Ads

  • Introducción a TikTok Ads Manager
  • Creación de una campaña de publicidad en TikTok
  • Tipos de contenidos y herramientas clave
  • Seguimiento y monitorización de los resultados
09

Módulo 9. Analítica Web

Unidad Didáctica 1. Analítica Web y 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 2. Analítica Web y Sem

  • Introducción al SEM
  • Principales conceptos en SEM
  • Sistema de pujas y Calidad del anuncio
  • Creación de una campaña
  • Creación de anuncios con calidad
  • Indicadores clave de rendimiento en SEM

Unidad Didáctica 3. Introducción Al Análisis y Métrica Web

  • Conceptos básicos
  • Métricas
  • Visitas
  • Visitantes
  • Páginas
  • Promedio de tiempo en una página web
  • Promedio de tiempo en un sitio web
  • Tasa de rebote
  • Tasa de salida
  • Tasa de conversión

Unidad Didáctica 4. Optimización de Sitios Web

  • 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
  • UNIDAQD DIDÁCTICA 5. POSICIONAMIENTO ORGÁNICO, SEO
  • Importancia del SEO
  • Funcionamiento de los buscadores
  • Google: algoritmos y actualizaciones
  • Cómo salir de una penalización en Google
  • Estrategia SEO

Unidad Didáctica 6. Herramientas de Analítica Web

  • Listado de herramientas
  • Herramientas de analítica web
  • Herramientas de análisis de logs
  • Herramientas de medición mediante tags
  • Herramientas para medir el rendimiento de nuestro sitio web
  • Herramientas para recoger información de diseño o usabilidad web
  • Herramientas que analizan nuestra actividad en redes sociales
  • Herramientas de inteligencia competitiva

Unidad Didáctica 7. Google Analytics

  • ¿Qué es Google Analytics?
  • Introducción a la analítica web
  • ¿Como funciona Google Analytics?
  • Cookies
  • Introducción a JavaScript
  • Principios de Google Analytics
  • ¿Qué es el porcentaje de rebote?
  • Página de destino
  • Conversiones
  • Objetivos
  • Eventos
  • Porcentaje de abandono
  • Visita/usuario único
  • Iniciar sesión en Google Analytics
  • Incorporar código de de seguimiento de Google Analytics en el sitio web
  • Verificar que Google Analytics recibe datos
  • Cambiar configuraciones de la cuenta de Google Analytics
  • Gestión de usuarios
  • Eliminar cuenta de Google Analytics
  • Cambiar configuraciones de la interfaz de Google Analytics (Idioma)

Unidad Didáctica 8. Funciones Básicas de Google Analytics

  • Introducción a las funciones de Analytics
  • Nociones básicas de Google Analytics
  • Añadir anotaciones en gráficos
  • Comparación de periodos
  • Exportar Informes
  • Añadir métricas a un gráfico
  • Crear, editar y eliminar segmentos
  • Crear un nuevo panel
  • Añadir un Widget al Panel
  • Tiempo real
  • Tipos de informes de Google Analytics: diagramas animados, gráfico por hora, día, semana, mes, etc?
  • Configuración del envío automático de informes
  • Audiencia
  • Enlazar cuenta de Google AdWords con Google Analytics
  • AdWords

Unidad Didáctica 9. Informes

  • Informes de audiencia
  • Informes de adquisición
  • Informes de comportamiento

Unidad Didáctica 10. Google Analytics 4

  • ¿Qué es Google Analytics 4?
  • Diferencias con respecto a Universal Analytics
  • Implementación de Google Analytics 4
  • Las herramientas de análisis de Google Analytics 4
  • Los espacios de identidad
  • Ventajas de Google Analytics 4
  • Desventajas de Google Analytics 4

Unidad Didáctica 11. Analítica Web y Métricas en Redes Sociales

  • Análisis del tráfico en redes sociales
  • Fijar objetivos en redes sociales
  • Facebook
  • Twitter
  • Youtube
  • Instagram
  • LinkedIn
  • Blogs
  • Reputación online

Unidad Didáctica 12. Mobile Analytics y Mejora del Diseño

  • ¿Qué es Mobile Analytics?
  • Métricas
  • Google analytics para analítica móvil
  • Otras herramientas de analítica móvil

Unidad Didáctica 13. Introducción a Adobe Analytics

  • ¿Qué es Adobe Analytics?
  • ¿Qué podemos hacer con Adobe Analytics?
  • Principales diferencias respecto a Google Analytics
  • Conceptos Clave
  • Implementación de Adobe Analytics

Claustro docente

Facultad de Informática y Tics — profesionales con experiencia en Executive Master en Business Analytics.

Anabel Fernández

Anabel Fernández

Facultad de Informática y Tics

Gestión y Tecnologías de Proceso de Negocio

¿En qué podrás trabajar?

Con este máster podrás optar a puestos como:

  • Data Scientist
  • Chief Data Officer
  • Data Architect
  • Analista financiero
  • Customer Intelligence Analyst
  • Visual Data Scientist

Metodología

Nuestra metodología educativa

Estudiantes trabajando juntos con sus portátiles
Aprende cuando quieras

Avanza al ritmo que te convenga, desde donde estés
y con seguimiento cercano.

Contenidos de calidad

Ofrecemos una formación completa y actualizada de la mano de un claustro profesional en activo que confecciona los diferentes programas formativos de su área/especialidad.

Materiales y Recursos Didácticos

Tendrás a tu disposición un banco de materiales y recursos didácticos sobre legislación. Así como una Tribuna de noticias y actualidad. Además, podrás asistir a Seminarios online de la mano de nuestro claustro, en el que se tratan temas actuales y de interés.

Claustro Profesional

Los docentes de INESEM son profesionales en activo ofreciendo una docencia de calidad y en constante actualización. Preparan el contenido de aquellos programas formativos cuyas áreas son en las que trabajan.

Tutorización individual

No estarás solo durante tu formación, tendrás al claustro a tu disposición y un tutor asignado con el que podrás mantener el contacto y poder consultar todas las dudas que te vayan surgiendo.

Testimonios

La experiencia de quienes ya estudiaron con nosotros

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Patricia Ortiz Ruiz

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