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MASTER BIG DATA ANALYTICS: Master en Big Data Analytics + Titulacion Universitaria
(Inscríbete en nuestro MASTER BIG DATA ANALYTICS y obtén una Titulación Universitaria Homologada y Baremable en bolsas de trabajo y concursos oposición de la Administración Pública)

master big data analytics
Modalidad
Modalidad
Online
Duración - Créditos
Duración - Créditos
725 horas - 5 ECTS
Baremable Oposiciones
Baremable Oposiciones
Administración pública
Becas y Financiación
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Sin Intereses
Equipo Docente Especializado
Equipo Docente Especializado
Acompañamiento Personalizado
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MASTER BIG DATA ANALYTICSEste Master en Big Data Analytics pone a tu disposición las competencias profesionales necesarias para desarrollar tus conocimientos sobre Big Data y mejorar tu empleabilidad. Si quieres aprender mas sobre tratamiento de datos, no dudes en ponerte en contacto con nosotros.

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Información y contenidos de: master big data analytics

Amplía tu formación con esta doble titulación y obtén tu Titulación de Master en Big Data Analytics expedida por Euroinnova Business School. Además recibirás una Titulación Universitaria en Business Intelligence y Big Data  (con 5 créditos ECTS) expedido por la Universidad de Nebrija. Esta formación que te ofrecemos, es continua y baremable en bolsas de trabajo y oposiciones de la Administración Pública.

Master Euroinnovamaster big data analyticsCurso homologado universidad Antonio de NebrijaTitulación con la APOSTILLA de la HayaMiembro de CLADEA - Consejo Latinoamericano de Escuelas de Administración

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Manual Master en Big Data Analytics + Titulacion UniversitariaCurso Online 100% Calidad
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PARTE 1. ANALÍTICA WEB

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANALÍTICA WEB Y 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 2. ANALÍTICA WEB Y SEM
  1. Introducción al SEM
  2. Principales conceptos en SEM
  3. Sistema de pujas y Calidad del anuncio
  4. Creación de una campaña
  5. Creación de anuncios con calidad
  6. Indicadores clave de rendimiento en SEM
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS Y MÉTRICA WEB
  1. Conceptos básicos
  2. Métricas
  3. Visitas
  4. Visitantes
  5. Páginas
  6. Promedio de tiempo en una página web
  7. Promedio de tiempo en un sitio web
  8. Tasa de rebote
  9. Tasa de salida
  10. Tasa de conversión
UNIDAD DIDÁCTICA 4. OPTIMIZACIÓN DE SITIOS WEB
  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 5. OPTIMIZACIÓN DEL POSICIONAMIENTO EN BUSCADORES
  1. Optimización del posicionamiento en buscadores
  2. Factores que influyen en el posicionamiento orgánico
  3. Factores que influyen negativamente en el posicionamiento orgánico
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALÍTICA WEB Y MÉTRICAS EN REDES SOCIALES
  1. Análisis del tráfico en redes sociales
  2. Fijar objetivos en redes sociales
  3. Facebook
  4. Twitter
  5. Youtube
  6. Blogs
  7. Reputación online
UNIDAD DIDÁCTICA 7. APLICACIÓN WEB PARA MÓVILES
  1. Contenidos optimizados para móviles
  2. Aplicación web para móviles
  3. Social Media Mobile
  4. Marketing móvil
UNIDAD DIDÁCTICA 8. HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA WEB
  1. Listado de herramientas
  2. Herramientas de analítica web
  3. Herramientas de análisis de logs
  4. Herramientas de medición mediante tags
  5. Herramientas para medir el rendimiento de nuestro sitio web
  6. Herramientas para recoger información de diseño o usabilidad web
  7. Herramientas que analizan nuestra actividad en redes sociales
  8. Herramientas de inteligencia competitiva

PARTE 2. GOOGLE ANALYTICS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICS
  1. Introducción a la analítica web
  2. Funcionamiento Google Analytics
  3. Instalación y configuración de Google Analytics
  4. Configuración de las vistas mediante filtros
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTERFACE Y NAVEGACIÓN
  1. Navegación por Google Analytics
  2. Informes de visión general
  3. informes completos
  4. Compartir informes
  5. Configuración paneles de control y accesos directos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INFORMES
  1. Informes de Audiencia
  2. Informes de Adquisición
  3. Informes de Comportamiento
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CAMPAÑAS Y CONVERSIONES
  1. Campañas personalizadas
  2. Realizar un seguimiento de las campañas con el Creador de URLs
  3. Configuración y medición de objetivos
  4. Cómo medir campañas de Google Ads

PARTE 3. ANALÍTICA WEB BÁSICA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?
  1. Introducción
  2. La Analítica Web: un reto cultural
  3. ¿Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa?
  4. Glosario de Analítica Web
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EL PERFIL DEL ANALISTA WEB
  1. Un nuevo perfil profesional, para una nueva actividad
  2. ¿Qué hace un analista web?
  3. Herramientas del Analista
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICS
  1. Conceptos Básicos
  2. Creación de una cuenta Google Analytics
  3. Perfil de sitio Web
  4. Código de seguimiento
  5. Objetivos
  6. Informes
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ADWORDS
  1. Introducción
  2. Los anuncios de Google AdWords
  3. Definiciones básicas
  4. Ventajas de Google AdWords
  5. Google Adsense
  6. Analytics VS AdWords
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A SEO
  1. Introducción
  2. Factores de valoración y ranking
  3. Indexación de un sitio Web
  4. Elegir keywords
  5. Últimas conclusiones y consejos SEO
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALÍTICA WEB BÁSICA. INTRODUCCIÓN
  1. La analítica web en la actualidad
  2. Definiendo la analítica web
  3. El salto a la Analítica web moderna
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ELECCIÓN DE UNA ESTRATEGIA
  1. Conocer nuestra situación
  2. Seleccionando a nuestro proveedor
  3. Diferencias entre proveedores
  4. Seleccionar a los finalistas y realizar pruebas
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ¿CÓMO MEDIR NUESTROS RESULTADOS? LAS MÉTRICAS
  1. Introducción
  2. Visitas y visitantes
  3. Tiempo en la página y tiempo en el sitio
  4. Tasa de rebote
  5. Tasa de salida
  6. Tasa de Conversión
  7. Fidelidad
  8. Identificar las ?buenas? métricas
  9. Cómo conseguir una buena métrica web
UNIDAD DIDÁCTICA 9. BUENAS PRÁCTICAS EN LA ANALÍTICA WEB
  1. Conceptos básicos
  2. Los mejores informes de analítica web
  3. Prácticas Indispensables
UNIDAD DIDÁCTICA 10. ANALIZAR EL CLICKSTREAM
  1. Búsqueda interna de nuestro sitio
  2. Análisis de la optimización SEO
  3. Tráfico de la búsqueda orgánica
  4. Indexar por motores de búsqueda
  5. Objetivos, ingresos y rentabilidad (ROI)
  6. Búsquedas de Pago PPC
  7. Tráfico Directo
  8. Campañas de Mailing
  9. Análisis avanzado: flash, vídeo y widgets
UNIDAD DIDÁCTICA 11. PRINCIPALES PROBLEMAS DE LA ANALÍTICA WEB
  1. Las cookies de seguimiento del visitante
  2. Muestreo de datos
  3. Valor de los datos
  4. Conciliar los datos
UNIDAD DIDÁCTICA 12. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA
  1. Identificar los factores críticos
  2. Otros factores que conviene medir
  3. Las macro y microconversiones
  4. Medir el valor económico
  5. Sitios sin comercio: valores a medir
  6. Medición de sitios B2B
UNIDAD DIDÁCTICA 13. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA
  1. Introducción
  2. La Usabilidad Web
  3. Pruebas Online y a Distancia
  4. Las encuestas
UNIDAD DIDÁCTICA 14. DEFINICIÓN DE KPIS
  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Calculo de KPI con Excel.

PARTE 4. ORACLE DATA WAREHOUSE: DATAMINING Y BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS PRINCIPALES
  1. KDD
  2. Data Warehouse.
  3. - Ventajas

  4. Minería de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INSTALACIÓN Y CONFIGURACIÓN CON ORACLE DATA WAREHOUSE
  1. Oracle Warehouse Builde
  2. - Transformación de datos

  3. Instalación de Oracle Warehouse Builder
UNIDAD DIDÁCTICA 3. IMPLEMENTANDO UN DATA WAREHOUSE. LAS FUENTES DE DATOS
  1. Conceptos básicos de base de datos de Oracle
  2. - Introducción.

    - Modelo Relacional

    - Principales sentencias del Lenguaje SQL.

    - Crear un objeto directorio

    - Oracle Warehouse Builder

  3. Centro de Diseño
  4. Preparación de la Warehouse Builder Design Center
  5. DER
  6. Diseño y creación de los origines de datos.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DISEÑO DEL ESQUEMA: ORACLE WAREHOUSE BUILDER
  1. Diseño del Esquema de Destino.
  2. Ejemplo.
  3. Diseñar esquemas de destino
  4. - Diseñar esquemas de destino

    - El diseño de un esquema relacional Objetivo

  5. Navegador de Repositorios
  6. Manual de ayuda
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ORCALE WAREHOUSE BUILDER: LÓGICA ETL
  1. Lógica ETL: Diseño
  2. Un mapeo
  3. Proceso de Diseño de Flujo
  4. Trabajar con flujos de proceso
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MINERÍA DE DATOS CON ORCALE DATA MINER
  1. Oracle Data Mining (ODM)
  2. División del proceso de DM
  3. Oracle Data Mining: Ventajas
  4. Análisis Predictivo con Oracle Predictive Analytics.
  5. - Análisis predictivo y minería de datos

  6. Oracle Data Miner.
  7. Funciones de ODM
  8. Algoritmos de ODM
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ORACLE FUSION MIDDLEWARE
  1. Oracle Fusion Middleware.
  2. Instalación Oracle Fusion Middleware
  3. Oracle Business Intelligence Discoverer
UNIDAD DIDÁCTICA 8. BIG DATA CON PENTAHO
  1. BIG DATA CON PENTAHO: Conceptos Básicos
  2. Análisis de datos
  3. Plataforma Open Source Pentaho
  4. Big Data Analitycs con Pentaho

PARTE 5. BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE

MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTION

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras

MÓDULO 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehou
  4. Herramientas de Explotación
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. TABLEAU
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
UNIDAD DIDÁCTICA 7. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
UNIDAD DIDÁCTICA 8. GOOGLE DATA
  1. Google Data Studio
UNIDAD DIDÁCTICA 9. QLIKVIEW
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. POWERBI
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramientas Powerbi
UNIDAD DIDÁCTICA 11. CARTO
  1. CartoDB

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre el Master Online Master en Big Data Analytics + Titulacion Universitaria

Media de opiniones de los Cursos y Master Euroinnova
Opinión de Jimena A.
Sobre Master en Big Data Analytics + Titulacion Universitaria
CUENCA
En este Máster Bid Data Analytics he podido aprender de todo lo relacionado con este sector. Lo que más me ha gustado ha sido conocer los conceptos e instalación de Oracle Data Warehouse.
Opinión de Francisco F.
Sobre Master en Big Data Analytics + Titulacion Universitaria
MADRID
Por su calidad, contenido y profesores me parece un máster espectacular. Haber aprendido todo lo relacionado con la Analítica Web y Big Data me ha abierto muchas puertas de cara al mercado laboral.
Opinión de Fernando R.
Sobre Master en Big Data Analytics + Titulacion Universitaria
GRANADA
En este Máster de Big Data, entre muchas otras cosas, he aprendido a utilizar en profundidad Google Analytics. Además me ha parecido muy completo y organizado, lo recomiendo.
Opinión de Zeus G.
Sobre Master en Big Data Analytics + Titulacion Universitaria
CIUDAD REAL
Gracias a la facilidad en cuanto al pago y la plataforma de Euroinnova ha sido muy satisfactorio el poder realizar este Máster y aprender más sobre Big Data Analytics.
Opinión de Tomás L.
Sobre Master en Big Data Analytics + Titulacion Universitaria
ALMERíA
En este Máster de Big Data he podido aprender muchos conceptos sobre analítica web y además darme cuenta de la importancia que tiene esto para el mundo empresarial. Lo recomiendo.
* Todas las opiniones sobre el Master Online Master en Big Data Analytics + Titulacion Universitaria, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Resumen salidas profesionales de master big data analytics:
El presente Master en Big Data Analytics ofrece una formación especializada en la materia. Si tiene interés en el concepto de Big Data y quiere adquirir los aspectos esenciales para trabajar en este entorno este es su momento, con el Master en Big Data Analytics podrá conocer las técnicas fundamentales para dedicarse de manera profesional a este ámbito. Big Data se refiere al tratamiento de grandes cantidades de datos, por lo que no se puede trabajar con las herramientas de base de datos básicas.
Objetivos de master big data analytics:
Los objetivos establecidos para este Master Big Data Analytics son los siguientes:
- Conocer lo que es Big Data, y la importancia de almacenar y extraer información.
- Aprender sobre las fases de un proyecto de Big Data.
- Conocer y tomar decisiones sobre el proceso de Big Data y el Marketing Estratégico.
- Saber que es Business Intelligence y conocer sus aspectos más fundamentales.
- Conocer la analítica web y SEO.
- Optimizar sitios web.
- Realizar analítica web y métricas en redes sociales.
- Conocer las herramientas de analítica web.
- Conocer la información y recursos que ofrece Google Analytics.
- Saber utilizar los datos, informes y métricas de forma correcta.
- Mejorar la conversión de un sitio web a través de Google Analytics. -Instalar y mantener Oracle Data. -Diseñar y modelar bases de datos utilizando Oracle. -Realizar un mantenimiento preventivo y correctivo de cualquier problema que pudiera existir en la puesta en producción de la base de datos. -Minería de datos -Construir, gestionar y mantener procesos de integración de datos en sistemas de inteligencia empresarial.
Salidas profesionales de master big data analytics:
Una vez finalizada la formación, habrás desarrollado las capacidades necesarias para ejercer como Experto en Big Data, Tratamiento de datos y/o Analista de información.
Para qué te prepara el master big data analytics:
Este Master en Big Data Analytics le prepara para conocer a fondo el entorno del tratamiento y análisis de grandes cantidades de datos, o lo que es lo mismo tratar el Big Data de la mejor forma posible.
A quién va dirigido el master big data analytics:
Este Master en Big Data Analytics está dirigido a profesionales del sector empresarial que se dediquen a la analítica y tratamiento de datos y quieran especializarse en el concepto de Big Data.
Metodología de master big data analytics:
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial de la formación:
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Conviértete en un gran profesional con el Máster Big Data Analytics

El análisis de los grandes datos aporta información muy valiosa que se traduce en conocimiento y nos hace mejores. Big data analytics es el principio de una nueva era más responsable, más positiva y más eficiente.

Con nuestro completo master relacionado con marketing analytics lograrás conocer de mantener clientes satisfechos y, aún más importante, averiguar dónde encontrar más como ellos es una cuestión de análisis. Asimismo, conocer cómo transformar los procesos de negocio en tiempo real analizando información fiable sobre todos los aspectos de su negocio, disponer de la visibilidad, comprensión y control sobre el desempeño financiero o medir, monitorizar y ajustar resultados empresariales de forma más eficiente es algo al alcance de unos pocos.  Además de la optimización del posicionamiento SEO en buscadores.

También, podrás conocer cómo gestionar el riesgo maximizando el autoconocimiento. Esto se traduce en una mejora por parte de los cliente logrando optimizar el balance.

¿Por qué usar big data analytics?

La unión de Big Data y Analytics permite a las empresas aumentar sus ingresos, disminuir sus costes y ser más competitivos dentro de su sector. Esa es la razón por la que este tipo de soluciones están ganando aceptación tan rápidamente en la actualidad.

Descubre las categorías de Big Data Analytics:

  • Análisis descriptivo. Estos instrumentos le dicen a las compañías lo que sucedió. Crean informes simples y visualizaciones que muestran lo que ocurrió en un momento particular o durante un período de tiempo. Estas son las herramientas analíticas menos avanzadas.
  • Diagnóstico analítico. Los aparatos de diagnóstico explican por qué sucedió algo. Más avanzadas que las herramientas descriptivas de informes, les permiten a los analistas profundizar en los datos y determinar la raíz de las causas para una situación dada.
  • Análisis Predictivo. Entre las herramientas de big data analytics más populares disponibles en la actualidad, las herramientas de análisis predictivo utilizan algoritmos altamente avanzados para pronosticar lo que podría suceder a continuación. A menudo, estas herramientas hacen uso de la inteligencia artificial y la tecnología machine learning.
  • Análisis prescriptivo. Un paso por encima del análisis predictivo, el análisis prescriptivo le dice a las organizaciones qué deben hacer para lograr un resultado deseado. Estas herramientas requieren capacidades de aprendizaje automático muy avanzadas, y pocas soluciones en el mercado actual ofrecen verdaderas capacidades preceptivas.

 

¿Cuáles son las salidas profesionales de máster big data analytics?

  • Big Data Consultant
  • Business Intelligence & Data Analytics Consultant
  • Business Analyst
  • Project Management for BI Projects
  • Data Scientist
  • Digital Transformation for Companies
  • Data Architect
  • Marketing Digital
  • eCommerce / eBusiness
  • Estrategia IT

Si te has convencido... ¿vas a dudar en formarte sobre cosmética y dermofarmacia?

Ponte en contacto mediante nuestro número de atención al cliente (900 831 200) para atender tus dudas, resolviéndolas en el menor tiempo posible y de manera profesional. Es hora de que comiences a apostar ya por una formación de calidad y no esperar más tiempo en aprovecharte de los beneficios y ventajas podemos ofrecerte con nuestro proceso formativo; las cuáles te permitirán poder iniciar y mejorar con satisfacción tu formación. Formándote con nosotros, verás que nuestros cursos a distancia online se caracterizan por  una actividad especial: la de facilitar al usuario la realización del curso en función de sus ocupaciones académicas o laborales.

Ante la posibilidad de que nos tengas que adjuntar datos personales, te garantizamos la confidencialidad de la información, acorde a lo estipulado en nuestra política de datos y privacidad que puedes encontrar en nuestra web. Además, recuerda que puedas tramitar estas mismas cuestiones mediante nuestras plataformas sociales de TwitterFacebook e Instagram si lo consideras más oportuno.

Solicita toda la información que necesites sobre el máster big data analytics y conviértete en un experto profesional de la analítica we b pudiendo mejorar tus oportunidades laborales. Puedes contactar con nosotros vía telefónica o si lo prefieres a través de la web. Conviértete en un profesional de grandes volúmenes datos con el Máster Big Data Analytics. 

¡Te esperamos!

Pregunta:
¿Cuánto tardan en llegar los materiales para poder realizar el curso de big data?

Respuesta:
¡Buenas! Los materiales suelen llegar a los pocos días de hacerse efectiva la matricula, sin embargo, tienes disponible los recursos online en el campus de forma inmediata tras tu suscripción al curso

Pregunta:
¿Qué permite el uso de Big Data?

Respuesta:
¡Hola! La unión de Big Data y Analytics permite a las empresas aumentar sus ingresos, disminuir sus costes y ser más competitivos dentro de su sector. Es por eso que este tipo de soluciones están ganando aceptación tan rápidamente en la actualidad.

Pregunta:
¿Cuánto tardan en llegar los materiales para poder realizar el máster de big data?

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¡Buenas! Los materiales suelen llegar a los pocos días de hacerse efectiva la matricula, sin embargo, tienes disponible los recursos online en el campus de forma inmediata tras tu suscripción al curso

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Francisco Antonio Navarro Matarin
MASTER SUPERIOR EN PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES, (Tres especialidades), MASTER SUPERIOR EN PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES - Especialidad Ergonom...
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Rafael Marín Sastre
Titulado Universitario 1 ciclo o Diplomado - Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas
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