Máster en Digital Analytics & Big Data

El Máster en Digital Analytics & Big Data de IEDGE Business School es el programa online práctico más avanzado con contenidos actualizados al 2020 y una duración de 6 meses. Además, tienes la posibilidad de realizar stages en Madrid, San Francisco y Ciudad de México.

Aprende con algunos de los mejores profesionales del sector con clases en directo y tutorías personales los 7 días de la semana.

Solicita una BECA -100% rellenando el formulario de solicitud. Solicita más información a Laura.Rodriguez@iedge.eu o por WhatsApp. ¡Comenzamos en unas semanas la siguiente edición!. Nota: Se aplicarán gastos de inscripción.

Aprenderás más de 25 herramientas y plataformas de Analítica Digital y Big Data, entre otras, las siguientes:

Máster en Digital Analytics & Big Data

Programa

El Máster se compone de 8 módulos y 40 asignaturas + Seminarios prácticos de Tag Manager &  Data Layer, Google Analytics, Data Studio, Modelos de Atribución,  Customer Journey, Optimize y BigData.

[3 semanas] - El objetivo de este módulo es comprender Google Tag Manager y Data Layer como elementos imprescindibles para una correcta etiquetación, recepción y análisis de la data de diferentes canales.

  • Google Tag Manager I

¿Qué es Google Tag Manager? I Alta e Instalación I Cuentas, Usuarios, Contenedores y Dominios I Cookies y Seguridad I ¿Qué es una etiqueta? I Creación y administración de etiquetas I Etiquetas de Google I Etiquetas de terceros I Etiquetas de página vista, eventos y conversiones de Bing I Etiquetas de página vista, eventos y conversiones de Facebook I Etiquetas de página vista, eventos y conversiones de Twitter I Etiqueta de javascript personalizada I Vista previa I Publicación con Google Tag Manager.

  • Google Tag Manager II

Activadores. Qué es y cómo se crea I Página vista, Clic y Formulario I Timer: Temporizador I Cambio en el historial I Configuración de Eventos de Google Analytics I Eventos Automáticos de Google Tag Manager I Evento personalizado I Eventos con interacción y eventos sin interacción I Eventos de Click en Enlaces I Eventos de temporizador I Eventos de envío de formulario I Eventos de Error y de Cambios de historial I Variables. Tipos de variables. Qué es y cómo se crea I Variables integradas I Variables definidas por el usuario.

  • Google Tag Manager III

Integraciones Google Ads: Conversión, Remarketing, Remarketing dinámico I  Integración en Wordpress I Integración con Facebook I Integración con herramientas de terceros: E-commerce, Clásico, Mejorado, Plugins recomendados I Configurar el seguimiento multidominio I Convertir valores estáticos en métricas personalizadas: ejemplos I Convertir valores dinámicos en métricas personalizadas: ejemplos I Implementación avanzada: eventos de analytics, dimensiones personalizadas, métricas personalizadas I Implementación de etiquetas de Adservers, retargeting y otros proveedores de datos I Configurar el remarketing dinámico I Google Tag Manager y Conversiones I Seguimiento de Ecommerce Mejorado con GTM I Seguimiento de Interacciones Sociales de Google Analytics con GTM I Etiquetas javascript personalizadas.

  • Data Layer

¿Qué es la Capa de Datos? I Formato de data layer o capa de datos JavaScript I ¿Qué es la variable de capa de datos o variable de data layer dentro de GTM? I Cómo revisar si funciona bien la data layer I Data Layer interna de Google Tag Manager I Data Layer de Evento Personalizado I Data Layer para Campañas de Publicidad.

[8 semanas] -  En este módulo aprenderá el 100% de las funcionalidades de Google Analytics: desde cómo se recogen los hits y Google Analytics interpreta esos datos para convertirlos en informe hasta informes avanzados y automatizados para eCommerce.

  • Conceptos básicos y recopilación de datos en Google Analytics

Metodología de implementación I Código GA I Cookies I Auditoría de la página a medir I Límites de GA free I Documento de etiquetado I Revisión implementación I Componentes de la plataforma I Modelo de datos I Visión general de la recopilación de datos I Expresiones regulares I Eventos I URL virtuales I Medición de páginas de error I Recopilación de datos en Google Analytics I Recopilación de datos de campaña I Recopilación de datos de sitios web I Recopilación de datos de aplicaciones para dispositivos móviles I Recopilación de datos del Protocolo de medición.

  • Procesamiento y configuración de Google Analytics

Visión general del procesamiento y de la configuración I Conversión de visitas en sesiones y usuarios I Cómo importar datos en Google Analytics I Carga de datos externos en Google Analytics I Cómo transformar y agregar datos I Agrupación de canales y contenidos en Google Analytics I SEO y Google Analytics.

  • Introducción a Google Analytics

Introducción a Google Analytics I Cómo funciona Google Analytics I Cómo configurar una cuenta I Conceptos básicos sobre la estructura de la cuenta I Recorrido por las pantallas básicas I Obtención de datos I Diferencias entre un perfil y una cuenta I Cómo obtener una cuenta en Google Analytics I Cómo instalar Analytics I Cómo obtener el código de seguimiento I Analítica de página.

  • Procesamiento y configuración de Google Analytics

Visión general del procesamiento y de la configuración I Conversión de visitas en sesiones y usuarios I Cómo importar datos en Google Analytics I Carga de datos externos en Google Analytics I Cómo transformar y agregar datos I Agrupación de canales y contenidos en Google Analytics I SEO y Google Analytics.

  • Dimensiones, Filtros, Segmentación y Agrupaciones

Dimensiones y métricas I Filtrado de los datos I Expresiones Regulares I Filtrado en la creación de vistas I Cómo configurar filtros básicos I Cómo configurar objetivos y el comercio electrónico I Segmentos I Segmentación básica y avanzada I Agrupación de Contenido I Agrupación de Canales I Objetivos y funnels I Informes I Personalizados.

  • Tracking de la interacción

Tracking de eventos I Páginas virtuales I Métricas e informes de eventos I Ajuste de métricas de comportamiento I Tracking de webs asíncronas y one-page I Analítica in-page con Hotjar I Análisis del Customer Journey del visitante I Tracking offline I Tracking entre plataformas y dispositivos.

  • Análisis de Campañas con Google Analytics

Google Ads I  Facebook Ads & Instagram Ads I Twitter Ads I Bing Ads I SEO I Email Marketing I Remarketing I Afiliación I Vídeo I Publicidad programática.

  • Secciones de los informes de Google Analytics

Visión general de los informes I Cómo crear informes con dimensiones y métricas I Dimensiones y Métricas personalizadas I El API de los informes I Seguimiento de campañas on y offline I Muestreo en los informes I Informes de audiencia I Informes de adquisición I Informes de Google Ads I Informes de comportamiento I Informes y paneles de control personalizados.

  • Análisis cualitativo y cuantitativo

Analítica vertical, horizontal y diagonal I Informes personalizados I Google Analytics Spreadsheet add-on I Google Data Studio I Paneles de Google Analytics I Cuadros de mando y Dashboards.

  • Análisis avanzado

Dimensiones y métricas personalizadas I Segment Builder: Segmentos avanzados I Análisis de la competencia I Agrupaciones de contenidos I Tracking de usuarios I Marketing automation I Inbound marketing I Importación de datos.

  • Google Analytics para Mobile Apps

Conceptos claves I Implementación Técnica I Configuración en el tracking I SDK y Firebase I Informes de Google Analytics para móviles.

  • Medición y análisis de eCommerce

Proceso de análisis de la conversión I Definición de Objetivos en Google Analytics I Ponderación económica de objetivos I Métricas e informes de conversión I Funnels de conversión I Valor de la página I Tracking de un eCommerce I eCommerce clásico I eCommerce mejorado I Métricas e informes de eCommerce I Embudos multicanal I Los click y la asistencia en la conversión.

  • Sección de los informes de conversiones

Informe de flujo de objetivos I Informes de comercio electrónico I Informes de embudos multicanal I Informes de atribución.

[3 semanas] - Google Optimize es la herramienta que nos ofrece Google para poder comparar alternativas en arquitectura de la información en una landing, usabilidad de una web o app ó como mejorar la experiencia de usuario en un eCommerce.

  • Google Optimize I

¿Cómo crear una cuenta? I Enlazar con Google Analytics I ¿Qué es un A/B testing? I Configurar un experimento en Google Optimize I Crear y editar una variante con el editor visual.

  • Google Optimize II

Crear hipótesis y configurar objetivos I Cómo segmentar con Google Optimize I Análisis de resultados con Optimize I Benchmarking y poner en marcha procesos de mejora I Invitar a usuarios a compartir experimentos I Ejemplo completo de un experimento.

[4 semanas] - Con Data Studio podremos diseñar cuadros de mandos de KPI’s, dashboards o informes personalizados, de una forma sencilla, integrando todas las fuentes de datos que una web o app puede conseguir.

  • Data Studio I

Introducción a Google Data Studio I Fuentes de datos disponibles y conectores gratuitos I Creando nuestra propia fuente de datos desde spreadsheets I Bloques de menús.

  • Data Studio II

Creando el primer informe I Tipos de visualizaciones I Aplicando Filtros y Segmentos (avanzado) I Creación de métricas calculadas (avanzado) I Compartiendo informes.

  • Data Studio III

Integración con Data I Creación de dashboards interactivos I Plantillas de terceros I Actualización de data I Ejemplos útiles según los objetivos de medición y análisis.

  • Power BI I

Introducción a Power BI I Obtención de datos I Modelación de datos I Visualización I Ejemplo práctico.

  • Power BI II

Visualizaciones personalizadas I Introducción a Dax I Ejemplo completo de Dashboard profesional I Publicación y uso compartido.

[2 semanas] - ¿De dónde viene un lead o una venta?, ¿cómo podemos optimizar nuestro presupuesto publicitario online?. ¿Qué herramientas nos permiten seguir el customer journey de un cliente desde el primer click?. Con los modelos de atribución de Google podremos ponderar correctamente nuestras decisiones de inversión publicitaria.

  • Customer Journey

MOT (Moment Of Truth) y Programas de escucha de la Voz del Cliente I Customer Journey Mapping y mapa de empatía I Touch Points (el día a día de los puntos de control o contacto) I Herramientas de medición y análisis.

  • Modelos de atribución

Modelos de atribución y diferencia entre ellos I Entender por qué necesitamos uno y qué puntos tenemos que medir I GAP para modelos de atribución I Modelos de atribución estándares en Google Analytics I Personalización del modelo de atribución según nuestro modelo de negocio.

[6 semanas] - Una vez que tengamos un conocimiento profundo de Digital Analytics, debemos adentrarnos en el futuro del análisis de los datos. El Big Data es la única forma de poder obtener información de los teras y teras de datos que cualquier web o app recibe de fuentes de datos externas o de la gestión interna.

  • Introducción al Big Data

Definición de Big Data I Big Data en diferentes áreas de negocio I Ejemplos de Uso en Big data I Big data vs business intelligence I Data Integration & Business Process Management I Segmentación de datos I ¿Cómo desarrollar un buen proyecto de big data?.

  • Tipología y arquitectura de datos

Tipos de datos y disponibilidad I Fortalezas y debilidades de los nuevos tipos de datos generados on-line, móviles y redes sociales I Extraer información de los datos estructurados y no estructurados I Implementar una arquitectura de datos para ayudar en la toma de decisiones I Análisis clave y creación de algoritmos I Sistemas de anonimación.

  • Arquitectura de soluciones Big Data

Escalabilidad / Disponibilidad / Fiabilidad I Virtualización y Cloud Computing I Volumen. Almacenamiento I Tipos de Datos a Almacenar I Bases de datos SQL y NoSQL I Velocidad: Procesamiento paralelo. Hadoop I Map Reduce I Motores de búsqueda I Elastic Search I Procesos Batch / Real Time.

  • Data Analytics

Datamining vs machine learning I Desmitificación estadística / data mining / big data / data Science I Data Science I Diseños de investigación I Los procesos de análisis en Data Science I Reporte y uso de los Insights I Mapa de técnicas para análisis descriptivo, predictivo, prescriptivo, causal I Selección y combinación de técnicas

  • Machine Learning

Introducción al Aprendizaje Automático (Machine Learning) I Aprendizaje supervisado y no supervisado I Principales técnicas en Aprendizaje Automático I Casos reales y ejemplos I Nuevas tendencias en data science y big data Analytics I Cognitive Computing I Introducción Watson Analytics / Azure ML / Amazon ML  / Facebook API /  Google Prediction API.

  • Predictive Modelling

El concepto de Return on Investment I Time Series / Econometric Modelling I Regression Linear / Multilinear I Logistic Regression I Credit Scoring I Forecasting I Objetivo del Reporting I Plataformas Tecnológicas I Interpretación I Casos prácticos.

[6 semanas] - La parte práctica del Máster en Digital Analytics & Big Data se resuelve en un proyecto final real, donde los alumnos desarrollarán un plan de analítica digital para una empresa. Además, aquellos alumnos que lo deseen, tendrán un stage en España, México y USA, donde se visitarán las centrales corporativas de las empresas más importantes en Madrid, Ciudad de México y San Francisco.

  • Proyecto Final.
  • Stage en España (Optativo).
  • Stage en México (Optativo).
  • Stage en San Francisco, USA (Optativo).

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Formación Empresarial

En IEDGE Business School hemos formado más de 5000 alumnos de 15 países que trabajan en algunas de las empresas más importantes cómo las siguientes:

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Profesores

Aquí puede ver los currículums completos de los profesores del Máster en Digital Analytics & Big Data.

Becas en el Máster en Digital Analytics & Big Data

Solicite información de nuestro programa de BECAS para los mejores C.V. a Laura.Rodriguez@iedge.eu o por WhatsApp

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Stages

Los alumnos del Máster en Digital Analytics & Big Data podrán asistir, de una forma voluntaria, a los stages que se realizarán en Madrid, Ciudad de México y San Francisco. Cada Stage será avisado con antelación y tiene una duración de un máximo de 2 semanas por ciudad.

Máster en Digital Analytics & Big Data

En los stages se realizarán clases con profesionales reconocidos del sector, encuentros profesionales y visitas a empresas. Estas son las empresas previstas para visitar:

  • En MadridGroupM, Banco Santander, Telefónica, BBVA, Osbourne Clarck Lawyers.
  • En San FranciscoApple, Google, Twitter, Facebook, Linkedin. 
  • En Ciudad de MéxicoTelmex, Televisa, High Protein, Grupo Modelo, FEMSA, CEMEX.

Titulación y Bolsa de Trabajo

Finalizado el Máster en Digital Analytics & Big Data obtendrá el Diploma acreditativo de la asistencia y provecho del programa, otorgado por IEDGE Business School. El Diploma del Máster en Digital Analytics & Big Data da testimonio público de que el participante ha obtenido unos conocimientos prácticos de aplicación inmediata en temas específicos de gran relevancia para nuestro sector.

El título de Máster en Digital Analytics & Big Data puede ser convalidado y reconocido internacionalmente a través del Convenio de la Haya. Y una vez finalizado el programa tendrás acceso al Club Alumni dónde tendrás acceso a las últimas novedades, actualizaciones de contenido y acceso a clases en directo de una forma permanente. Una oportunidad única para formarte con los mejores profesionales en español.

IEDGE Business School tiene formados acuerdos y partnerships con las empresas más importantes del sector, gestionando más de 1.000 ofertas activas de trabajo en el área de marketing digital para España y latinoamérica.

Solicite más información de BECASLaura.Rodriguez@iedge.eu o por WhatsApp.

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Y recuerde que puede obtener la nueva Certificación Oficial de Google Analytics:

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