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Inscríbete en nuestro MASTER BIG DATA ANALYTICS y obtén una Titulación Universitaria expedida por Universidad de Nebrija y Baremable en bolsas de trabajo y concursos oposición de la Administración Pública

Modalidad
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Online
Duración - Créditos
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1500 horas - 5 ECTS
Baremable Oposiciones
Baremable Oposiciones
Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
Equipo Docente
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Especializado
Acompañamiento
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Personalizado

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Máster en Big Data Analytics + Titulación Universitaria

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Jimena A.

CUENCA

Opinión sobre Máster en Big Data Analytics + Titulación Universitaria

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.

Francisco F.

MADRID

Opinión sobre Máster en Big Data Analytics + Titulación Universitaria

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.

Fernando R.

GRANADA

Opinión sobre Máster en Big Data Analytics + Titulación Universitaria

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.

Zeus G.

CIUDAD REAL

Opinión sobre Máster en Big Data Analytics + Titulación Universitaria

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.

Tomás L.

ALMERÍA

Opinión sobre Máster en Big Data Analytics + Titulación Universitaria

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 Máster en Big Data Analytics + Titulación 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.
Alumnos

Plan de estudios de Master big data analytics

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 más sobre tratamiento de datos, no dudes en ponerte en contacto con nosotros.

Resumen salidas profesionales
de Master big data analytics
El "Master en Big Data Analytics" emerge como una respuesta académica de vanguardia a la creciente demanda de expertos capaces de comprender y manipular grandes volúmenes de datos ("Big Data"). A medida que las organizaciones buscan extraer información valiosa para la toma de decisiones estratégicas, la analítica web se vuelve imprescindible. Este programa se imparte online, ofreciendo flexibilidad y acceso a metodologías de análisis avanzadas, desde fundamentos de Analítica Web hasta destrezas prácticas en Google Analytics, Google Tag Manager y Looker Studio. Profundizando en la operativa, se abordan herramientas cruciales como Oracle Data Warehouse, combinando el conocimiento técnico con perspectivas estratégicas del Big Data y el Data Mining. Además, se dedica un módulo integral a la inteligencia de negocios (Business Intelligence), enfatizando en las herramientas de visualización para transformar datos en insights. Elija este Master para convertirse en el profesional que el mercado actual demanda: analíticamente competente, tecnológicamente preparado y estratégicamente perspicaz. Con este curso, no solo se formará en el uso de herramientas críticas para la analítica web, sino que también desarrollará la agudeza analítica necesaria para liderar en la era del dato.
Objetivos
de Master big data analytics
- Dominar la analítica web. - Usar Google Analytics efectivamente. - Implementar Google Tag Manager. - Crear dashboards en Looker Studio. - Comprender analítica web básica. - Manejar Oracle Data Warehouse. - Ejecutar técnicas de Data Mining. - Entender Big Data y su alcance. - Aplicar Business Intelligence. - Visualizar datos con BI tools.
Salidas profesionales
de Master big data analytics
El "Master en Big Data Analytics" abre un abanico de oportunidades laborales en un mercado hambriento de expertos en análisis de datos. Los egresados podrán desempeñarse como Analistas Web, dominando herramientas como Google Analytics y Google Tag Manager, y creando reportes avanzados con Looker Studio. Conocimiento en Oracle Data Warehouse amplía horizontes hacia roles de Data Mining Specialists y Big Data Analysts. La formación en BI y visualización de datos es crucial para puestos de Business Intelligence Developer, capacitando a profesionales para transformar datos en decisiones estratégicas.
Para qué te prepara
el Master big data analytics
El curso Master en Big Data Analytics te prepara para convertirte en un experto analista de datos. Aprenderás a descifrar tendencias y patrones desde la analítica web básica hasta las complejidades del Data Mining y Big Data con herramientas como Google Analytics, Google Tag Manager y Looker Studio. Además, profundizarás en el uso de Oracle Data Warehouse y obtendrás habilidades clave en Business Intelligence y visualización de datos para impulsar decisiones estratégicas basadas en datos. Convierte el mar de información en insights valiosos para cualquier organización.
A quién va dirigido
el Master big data analytics
Este curso está ideado para profesionales TI, analistas de datos, especialistas en marketing digital y gestores que busquen dominar la analítica web con herramientas como Google Analytics, Tag Manager y Looker Studio. Es ideal para aquellos interesados en data warehousing con Oracle, así como en la implementación de estrategias de Big Data y Business Intelligence. Impulsa tu carrera aprendiendo de analítica básica a técnicas avanzadas de visualización y minería de datos.
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.

Temario de Master big data analytics

Descargar GRATIS
el temario en PDF
  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
  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
  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
  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
  9. UNIDAQD DIDÁCTICA 5. POSICIONAMIENTO ORGÁNICO, SEO
  10. Importancia del SEO
  11. Funcionamiento de los buscadores
  12. Google: algoritmos y actualizaciones
  13. Cómo salir de una penalización en Google
  14. Estrategia SEO
  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
  1. ¿Qué es Google Analytics?
  2. Introducción a la analítica web
  3. ¿Como funciona Google Analytics?
  4. Cookies
  5. Introducción a JavaScript
  6. Principios de Google Analytics
  7. ¿Qué es el porcentaje de rebote?
  8. Página de destino
  9. Conversiones
  10. Objetivos
  11. Eventos
  12. Porcentaje de abandono
  13. Visita/usuario único
  14. Iniciar sesión en Google Analytics
  15. Incorporar código de de seguimiento de Google Analytics en el sitio web
  16. Verificar que Google Analytics recibe datos
  17. Cambiar configuraciones de la cuenta de Google Analytics
  18. Gestión de usuarios
  19. Eliminar cuenta de Google Analytics
  20. Cambiar configuraciones de la interfaz de Google Analytics (Idioma)
  1. Introducción a las funciones de Analytics
  2. Nociones básicas de Google Analytics
  3. Añadir anotaciones en gráficos
  4. Comparación de periodos
  5. Exportar Informes
  6. Añadir métricas a un gráfico
  7. Crear, editar y eliminar segmentos
  8. Crear un nuevo panel
  9. Añadir un Widget al Panel
  10. Tiempo real
  11. Tipos de informes de Google Analytics: diagramas animados, gráfico por hora, día, semana, mes, etc?
  12. Configuración del envío automático de informes
  13. Audiencia
  14. Enlazar cuenta de Google AdWords con Google Analytics
  15. AdWords
  1. Informes de audiencia
  2. Informes de adquisición
  3. Informes de comportamiento
  1. ¿Qué es Google Analytics 4?
  2. Diferencias con respecto a Universal Analytics
  3. Implementación de Google Analytics 4
  4. Las herramientas de análisis de Google Analytics 4
  5. Los espacios de identidad
  6. Ventajas de Google Analytics 4
  7. Desventajas de Google Analytics 4
  1. Análisis del tráfico en redes sociales
  2. Fijar objetivos en redes sociales
  3. Facebook
  4. Twitter
  5. Youtube
  6. Instagram
  7. LinkedIn
  8. Blogs
  9. Reputación online
  1. ¿Qué es Mobile Analytics?
  2. Métricas
  3. Google analytics para analítica móvil
  4. Otras herramientas de analítica móvil
  1. ¿Qué es Adobe Analytics?
  2. ¿Qué podemos hacer con Adobe Analytics?
  3. Principales diferencias respecto a Google Analytics
  4. Conceptos Clave
  5. Implementación de Adobe Analytics
  1. Introducción a la analítica web
  2. Funcionamiento Google Analytics
  3. Introducción e instalación de Google Analytics
  4. Interfaz
  5. Métricas y dimensiones
  6. Informes básicos
  7. Informes personalizados
  8. Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos
  1. ¿Qué es Google Analytics 4?
  2. Diferencias con respecto a Universal Analytics
  3. Implementación de Google Analytics 4
  4. Las herramientas de análisis de Google Analytics 4
  5. Los espacios de identidad
  6. Ventajas de Google Analytics 4
  7. Desventajas de Google Analytics 4
  1. Planes de medición
  2. Configuración de las vistas mediante filtros
  3. Métricas y dimensiones personalizadas
  4. Seguimiento de eventos
  1. Informes de visión general
  2. informes completos
  3. Compartir informes
  4. Configuración paneles de control y accesos directos
  1. Informes de Audiencia
  2. Informes de Adquisición
  3. Informes de Comportamiento
  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
  1. Analítica avanzada
  2. Informes sin muestrear
  3. Google BigQuery Export
  4. Integraciones
  1. Concepto y características
  2. Gestión de etiquetas
  3. Activadores y gestión de variables
  4. Implementación y eventos
  5. Tracking
  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Integración con Analytics
  5. Creación de informes
  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
  1. Un nuevo perfil profesional, para una nueva actividad
  2. ¿Qué hace un analista web?
  3. Herramientas del Analista
  1. Conceptos Básicos
  2. Creación de una cuenta Google Analytics
  3. Perfil de sitio Web
  4. Código de seguimiento
  5. Objetivos
  6. Informes
  1. Introducción
  2. Los anuncios de Google AdWords
  3. Definiciones básicas
  4. Ventajas de Google AdWords
  5. Google Adsense
  6. Analytics VS AdWords
  1. Introducción
  2. Factores de valoración y ranking
  3. Indexación de un sitio Web
  4. Elegir keywords
  5. Últimas conclusiones y consejos SEO
  1. La analítica web en la actualidad
  2. Definiendo la analítica web
  3. El salto a la Analítica web moderna
  1. Conocer nuestra situación
  2. Seleccionando a nuestro proveedor
  3. Diferencias entre proveedores
  4. Seleccionar a los finalistas y realizar pruebas
  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
  1. Conceptos básicos
  2. Los mejores informes de analítica web
  3. Prácticas Indispensables
  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
  1. Las cookies de seguimiento del visitante
  2. Muestreo de datos
  3. Valor de los datos
  4. Conciliar los datos
  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
  1. Introducción
  2. La Usabilidad Web
  3. Pruebas Online y a Distancia
  4. Las encuestas
  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Calculo de KPI con Excel.
  1. KDD
  2. Data Warehouse.
  3. - Ventajas

  4. Minería de datos
  1. Oracle Warehouse Builde
  2. - Transformación de datos

  3. Instalación de Oracle Warehouse Builder
  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.
  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
  1. Lógica ETL: Diseño
  2. Un mapeo
  3. Proceso de Diseño de Flujo
  4. Trabajar con flujos de proceso
  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
  1. Oracle Fusion Middleware.
  2. Instalación Oracle Fusion Middleware
  3. Oracle Business Intelligence Discoverer
  1. BIG DATA CON PENTAHO: Conceptos Básicos
  2. Análisis de datos
  3. Plataforma Open Source Pentaho
  4. Big Data Analitycs con Pentaho
  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)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open 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
  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
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  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
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  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
  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
  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
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  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
  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
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramientas Powerbi

Titulación de Master big data analytics

Titulación Múltiple:

Titulación de Master en Big Data Analytics con 1500 horas expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings

Titulación Universitaria en Business Intelligence y Big Data con 5 Créditos Universitarios ECTS. Formación Continua baremable en bolsas de trabajo y concursos oposición de la Administración Pública. Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
Big Data AnalyticsBig Data AnalyticsBig Data Analytics
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* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Materiales entregados con el Master big data analytics

Información complementaria

Master Big Data Analytics

El análisis de los grandes datos aporta información muy valiosa que se traduce en conocimiento y nos hace mejores como empresa. La carrera universitaria big data analytics es el principio de una nueva era más responsable, más positiva y más eficiente en el mundo empresarial.

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 clientes logrando optimizar el balance.

Big Data Analytics

Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. Pero no es la cantidad de datos lo que es importante. Lo que importa en el Big Data es lo que las empresas hacen con los datos. Big Data se puede analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos.

Vale, pero ¿qué es el Big Data?

Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño o volumen, complejidad o variabilidad y velocidad de crecimiento dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.

Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos determinado se considera Big Data no está firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo, la mayoría de los analistas y profesionales actualmente se refieren a conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes.

En la mayoría de los casos, con el fin de utilizar eficazmente el Big Data, debe combinarse con datos estructurados de una aplicación comercial más convencional, como un ERP o un CRM.

¿Por qué el Big Data es tan importante para las empresas?

Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas organizaciones es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las empresas son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible.

La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación.

El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices. Las empresas con más éxito con Big Data consiguen valor de las siguientes formas:

  • Reducción de coste. Las grandes tecnologías de datos, como Hadoop y el análisis basado en la nube, aportan importantes ventajas en términos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de identificar maneras más eficientes de hacer negocios.
  • Más rápido, mejor toma de decisiones. Con la velocidad de Hadoop y la analítica en memoria, combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.
  • Nuevos productos y servicios. Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis viene el poder de dar a los clientes lo que quieren. Con la analítica de Big Data, más empresas están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.
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¿Por qué usar big data analytics?

La unión de la Carrera Universitaria 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.

Master Big Data Analytics

¿Cuáles son las salidas profesionales de máster carrera universitaria 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

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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.

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Preguntas al director académico sobre el Master big data analytics

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