Máster Analítica Digital
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Aprende la metodología para trabajar como un verdadero analista digital.
Duración de 6 meses (+200h)
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A tu ritmo, sin horarios fijos
¿Por qué hacer este Máster de Analítica?
Aprenderás la metodología para dominar Google Analytics 4.
Serás capaz de extraer datos y tener un sistema de analítica eficaz y accionable.
Desarrollarás estrategias de analistas profesionales orientadas a resultados.
Potenciarás tu formación y optarás a puestos de trabajo de mayor importancia y responsabilidad.
¿Qué incluye esta formación de Analista Digital?
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Material y recursos extra descargables
Tendrás disponible todo el material, las plantillas de trabajo que usamos a diario y los resúmenes de cada clase para quedarte con las partes más importantes.
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Tendrás clases de analítica técnica avanzada adicionales al temario original, que te permitirán optar a una titulación complementaria.
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Prueba nuestro Máster durante 30 días y, si no encaja contigo, te devolvemos el dinero.
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Ejercicios y prácticas en cada clase
Campus virtual con acceso de por vida
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Utiliza herramientas clave para un analista digital
Las herramientas que utilizan los profesionales son partners de nuestro Máster. ¡Aprenderás a trabajar con ellas y a sacarles el máximo partido!
Programa formativo del Máster
El plan de estudios
(Docente: Iñaki Huerta)
- Aprender a analizar
- El sistema de aprendizaje
- Cómo son y qué debes hacer con cada clase
- Sistemas de soporte
Iniciación al Proyecto de Fin de Máster
(Docente: Iñaki Huerta)
- Por qué y para qué
- Tipos y partes de proyectos
- Parte 1: definición
- Parte 2: auditoría
- Parte 3: Profundización
- Parte 4: Creación
- Parte 5: Propuesta
- Parte 6: Comunicación
Los datos y la digitalización de la empresa
(Docente: José Roig)
- La digitalización
- Especialidades y roles
- El ecosistema de datos
- Tipos de datos
- Bibliografía
Primer contacto con Google Analytics
(Docente: Iñaki Huerta)
- Qué es y para qué sirve
- Breve historia
- Cómo conseguir tu cuenta
- Qué y cómo mide
- Arquitectura de cuentas
- La interfaz
- Sistemas de reporting
- Dimensiones y métricas
- Las 3 limitaciones
- Informes estándar
- Las 4 métricas básicas
- El sistema de campañas
Biblioteca e informes estándar
(Docente: Lidia Barceló)
- Introducción
- Informes estándar
- La biblioteca de informes
- Informes de detalle
- Informes de resumen
- Democratización del dato
Exploraciones y segmentos
(Docente: Lidia Barceló)
- Las exploraciones en GA4
- La interfaz de exploración
- Informes formato libre
- Los segmentos
- Informes de embudo
- Otras exploraciones
Análisis de datos
(Docente: Iñaki Huerta)
- La analítica digital
- Trabajar con datos
- Las fuentes de datos
- Los sistemas ETL
- Sistemas de almacenamiento y capacidad de modelado
- Sistemas de comunicación y visualización de datos
- Planetando los datos que necesitas
- Creando un ecosistema de datos accionable
Plan de Analítica digital: Metodología
(Docente: Iñaki Gorostiza)
- Contexto e historia del arte
- Auditoría inicial
- Plan de medición
- Plan de implementación
- Plan de visualización
Plan de Analítica digital: Caso práctico
(Docente: Iñaki Gorostiza)
- Contexto
- Plan de medición
- Plan de implementación
Análisis cualitativo I
(Docente: Miriam Sanchez)
- Introducción
- Metodología
- Técnicas
- Buenas prácticas
- Obtención de insights
- Experimentación
Análisis cualitativo II
(Docente: Miriam Sanchez)
- Introducción
- Cualitativo sobre el producto
- Ciclo de vida
- Metodologías
- Técnicas
- Herramientas
Uso de la consola Chrome
(Docente: Alfonso Moure)
- ¿Qué es la consola de Chrome y por qué debería importarme?
- Acceso a devtools y su configuración básica
- Inspector de elementos
- Consola
- Fuentes
- Red
- Aplicación
- Rendimiento
Introducción a Sheets
(Docente: MJ Cachón)
- Introducción
- Fórmulas para marketing digital
- Tablas dinámicas
- Gráficos
Taller de Introducción a SQL I
(Docente: Andreu Pérez)
- Fundamentos de las bases de datos
- Instalación del DBMS
- Sintaxis básica de una consulta en SQL
- Funciones
- Introducción a las funciones de agregación
Taller de Introducción a SQL II
(Docente: Andreu Pérez)
- Funciones de agregación y el group by
- La clusterización
- Unión de tablas
- Subqueries y el with
Introducción a Looker Studio
(Docente: Alejandro Novoa)
- Introducción a Looker Studio
- Fuentes de datos, dimensiones y métricas
- Widgets y controles
Introducción a Excel
(Docente: Natalia Caballero)
- Interfaz
- Formulación sencilla
- Formulación compleja
- Tablas dinámicas
Excel Avanzado
(Docente: Jose Braulio Moreno)
Expresiones Regulares para Analistas
(Docente: Iñaki Huerta)
- Qué, cuándo y por qué
- Primeros conceptos básicos
- Cómo trabajar las regex
- Las variaciones
- Las repeticiones
- Los grupos
Javascript para Analistas
(Docente: Alfonso Moure)
- Introducción, motivación y conceptos básicos
- Empezando a programar
- Estructuras de control básicas
- Funciones, excepciones y errores
- Interacción con la página vía dom
- Generando código Javascript
- A dónde ir desde aquí
Trabajar datos en bruto (texto plano)
(Docente: José Roig)
- Introducción
- Casos de uso
- Limpieza del dato
- Normalización del dato
- Enriquecimiento del dato
Expresiones Regulares Avanzadas
(Docente: Iñaki Huerta)
- Extracciones de datos con regex
- Técnicas para acotar el contenido de las regex
- Trabajando urls y realizando scraping
- Crear clusters regex
- Regex de reemplazo
- Lookarround, mirando alrededor
Técnicas de análisis en GA
(Docente: Iñaki Huerta)
- El análisis descendente
- Clusterización en dimensiones, segmentos e informes
- Especialización de eventos clave
- Análisis de funnels / embudos
- Análisis de flujos y secuencias de navegación concretas
Taller de Análisis GA4
(Docente: Lidia Barceló)
- Introducción
- Caso práctico 1
- Caso práctico 2
- Caso práctico 3
- Caso práctico 4
- Caso práctico 5
- Caso práctico 6
Primer Análisis I
(Docente: Iñaki Huerta)
- Cómo hacer un primer análisis
- Aproximación al negocio
- Contexto del dato
Primer Análisis II
(Docente: Iñaki Huerta)
- El método Nokia
- Cómo se hace un análisis AD HOC
- Análisis de los 4 focos principales con GA
- Análisis iterativo
- Síntesis y elaboración de insights
Los eventos de GA
(Docente: Iñaki Huerta)
- Qué son y qué generan los eventos
- Composición de un evento
- Cómo añadir parámetros y eventos
- Definir qué tipos de eventos medir
- Definir qué parámetros y propiedades medir
- Transformar eventos en datos
- Repasando el sistema completo
Auditorías de Configuración de GA
(Docente: Próximamente)
Configuraciones y Administrador de GA
(Docente: Nico Bouvier)
- Crea tu cuenta
- Vistas de las configuraciones de ADMIN
- Ajustes de datos
- Importación de datos
- Identidad de los informes
- Ajustes de atribución
- Historial de cambios de la propiedad
- Solicitudes de eliminación de datos
- Debug view
- Todas las vinculaciones de productos
- Historial de búsqueda analaytics intelligence
Configuración de Flujos de datos de GA
(Docente: Nico Bouvier)
- Creación de dimensiones y métricas personalizadas
- Creación de audiencias y eventos de activador de audiencia
- Conversiones
- Crear eventos
- Modificar eventos
- API de measurement protocol
- Etiqueta de google y ajustes
- Etiqueta - Configuración
- Etiqueta - Administrador
Introducción a GTM
(Docente: David Navarro)
- Introducción
- Conceptos y funcionalidades
- Integración básica de etiquetas
- Vista preliminar, versiones y publicación
- Integración avanzada de etiquetas
Implementación con GTM
(Docente: Jose Roig)
- Introducción
- Implementación básica
- Tipos de eventos en GA4
- Implementación eventos
- Otras implementaciones
Prácticas de implementación
(Docente: Próximamente)
StakeHolders y cómo obtner el contexto del negocio
(Docente: Laura Cuenca)
- La teoría de los stakeholders
- Los stakeholders que nos interesan
- Las entrevistas
Crear el plan de implementación Priorizado
(Docente: Laura Cuenca)
- El plan de implementación
- Qué necesitamos implementar
- De la medición a la implementación
- El documento de implementación web
- El documento de implementación app
Afrontando el Plan de medición
(Docente: Laura Cuenca)
- Afrontando el plan de medición
- Focos de impacto
- Focos de control
- Focos de reporting
- Focos de oportunidad
Crear y seguir documentos de implementación
(Docente: Próximamente)
Configurando GA4 hacia tu negocio
(Docente: Laura Cuenca)
- El uso de GA en la empresa
- El ecosistema de medición
- Objetivos de negocio y conversiones de una empresa
- Esfuerzos del negocio para conseguir las conversiones
- Entendiendo dónde ocurren las conversiones
- Entendiendo dónde ocurren las conversiones
- Quien realiza las conversiones
- De la teoría a la práctica configurando GA
- Qué informes te van ayudar más
Introducción a Power BI
(Docente: Arnau Rojals)
- Introducción a Power BI
- Primeros pasos
- Transformación de datos
- Visualización de datos
- Variables personalizadas
- Publicación de informes
- Otras funcionalidades
Taller: Manipulando datos en Looker Studio
(Docente: Laura Cuenca)
- La teoría de los stakeholders
- Los stakeholders que nos interesan
- Las entrevistas
La calidad del dato
(Docente: Jesús Barón)
- Introducción
- Importancia de los datos de calidad
- Errores comunes
- Evaluación de la calidad del dato
- Datos atípicos
- El dato y su calidad en el futuro
- Enriquecimiento del dato
- Buenas prácticas
- Conclusiones
GDPR y Leyes Europeas
(Docente: Fernando Olcina)
- Conceptos básicos sobre la protección de datos personales
- Transferencias Internacionales de Datos
- La LSSCI-CE, Mailmarketing y Cookies
- Google Analytics 4 y legalidad
- Responsabilidad del Analista de Datos
- Acuerdos de confidencialidad
Consent Mode y mediciones parciales
(Docente: Laura Cuenca)
- Cumpliendo la ley de cookies
- Cumpliendo la ley de cookies con consent mode
- Configurando consent mode
- Validando consent mode
- Consumiendo el dato consent mode
Canales y Modelos de Atribución
(Docente: Paula López)
- La atribución como concepto
- Métrica sesión y métrica usuario
- Tipos de usuario
- Customer Journey
- Modelos de atribución
- Ajustes de atribución
- Canales de tráfico
- Ámbito de los datos
- Canales de tráfico
- Ámbito de los datos
- Analizando la atribución
- Puntos clave
Estadísitica aplicada a la analítica
(Docente: Pablo Rosales)
- Introducción a la estadística descriptiva
- Análisis univariante
- Análisis bivariante
- Regresión lineal simple
- Contraste de hipótesis
- Conglomerados cluster
Introducción al Data Science
(Docente: María González)
- Descripción de la ciencia de datos
- Fundamentos de IA y machine learning
- Técnicas de evaluación
- Fuentes, obtención y analítica de datos desestructurados
- Customer analytics
DataPrep y Modelado de datos
(Docente: Próximamente)
- Cumpliendo la ley de cookies
- Cumpliendo la ley de cookies con consent mode
- Configurando consent mode
- Validando consent mode
- Consumiendo el dato consent mode
Validación con herramientas oficiales (GTM, debug, debugger de GA, & informes)
(Docente: Nico Bouvier)
- Cuales son las soluciones que nos da google para validar sus datos
- GA debug - debug mode
- GTM debug
- Sacar datos de informes
- Big Query
- Validaciones en la práctica
Validación con Sniffers Web y App
(Docente: Adriana Fernández)
- ¿Qué es un sniffer y por qué lo usamos?
- Sniffers web vs. sniffer app
- Colección de sniffers
- Analytics debugger
- IOS/Androig debugger
- Validaciones en la práctica
Google Analytics 4 Avanzado
(Docente: Brais Calvo)
- El dataLayer y sus implicaciones
- Añadiendo parámetros a los eventos de medició mejorada de GA4
- Modificando parámetros automáticos de GA4 desde GA4 y GTM
- Las peticiones de datos
- Protocolo de medición
- La API de Administración de GA4
Taller: Crear scripts y plantillas para GTM
(Docente: Brais Calvo)
- Introducción a las plantillas en GTM
- Cómo utilizar las plantillas en GTM
- Diseño de plantillas personalizadas
- Javascript en el entorno simplificado de plantillas
- Permisos y pruebas
- Ejercicios avanzados
Bases de Google Cloud y Google BigQuery
(Docente: Miriam García)
- Introducción GCP
- Bigquery
- Otros servicios de GCP
- Looker Studio
- Gobierno del dato
Modelado en BigQuery
(Docente: Celia Pérez)
- Arquitectura
- Multifuente
- Consultas programadas
- Tablas planas y consultas programadas
- Tablas fragmentadas y consultas programadas
- Tablas particionadas y consultas programadas
- Tablas fragmentadas y particionadas
Taller de BigQuery para GA I
(Docente: Amós García)
- Introducción
- Integrar datos de GA4 en GBQ
- Configuración y requisitos
- Estructura de datos de GA4
- Consultas básicas
Taller de BigQuery para GA II
(Docente: Amós García)
- Estructura eficiente de tablas
- Consultas complejas
- Casos de uso
Profesionalización y arquitectura de datos
(Docente: Sergio Ruíz)
- Introducción GCP
- Principales recursos en GCP
- Google Bigquery
- Google Cloud Storage
- Google Compute Engine
- Arquitectura
- Puntos clave
Sistema de Generación de alertas
(Docente: José Roig)
- Sobre esta clase
- Introducción
- Anatomía de la alerta
- Planificación de alertas
- Configuración
Introducción a las integraciones de datos
(Docente: Jesús Barón)
- Fundamentos de las integraciones
- Estrategias de implementación
- Definición de requisitos
- Definición de arquitectura
- Extracción de datos
- Transformación y carga
- En funcionamiento
- Conclusiones
Taller de Scraping
(Docente: Iñaki Huerta)
- Cuando crear tu propio dataset
- Sistemas de recolección de información
- Introducción a XPATH
- Introducción a los selectores CSS
- Riesgos y problemas del scraping
- Usando herramientas de scraping
- Industrializando el scraping
Introducción a Make
(Docente: Iñaki Tovar)
- Antes de automatizar
- Procesos
- IFTTT
- ZAPIER
- POWER AUTOMATE
- Introducción a MAKE y primeros pasos
Marketing Analytics
(Docente: Sergio Martínez de Cestafe)
- Adquisición de tráfico
- Rendimiento de la web
- Competencia
- Estacionalidad y momentos clave
- CRM
- KPIs de negocio
- Accionables
Análisis de medios de pago
(Docente: Sergio Martínez de Cestafe)
- Medios y plataformas
- Funnel de conversión
- Analizando campañas
- Optimizando campañas
- Unificando datos
- Modelo de atribución
Las nuevas métricas de atención
(Docente: Sergio Martínez de Cestafe)
- Tendencias
- Formatos publicitarios
- Compra programática
- Métricas actuales
- Métricas de atención
- Optimización
Análisis de Medios Orgánicos
(Docente: Laura Cuenca)
- Los análisis en apps
- Métricas y dimensiones
- A tener en cuenta sobre la implementación app
- Analizando la captación
- Analizando la participación del usuario
- Analizando la monetización
Análisis de Apps Móviles
(Docente: Sergio Martínez de Cestafe)
- Tendencias
- Formatos publicitarios
- Compra programática
- Métricas actuales
- Métricas de atención
- Optimización
Análisis RFM
(Docente: Arnau Rojals)
- Introducción a RFM
- Recencia
- Frecuencia
- Valor monetario
- Segmentos RFM
- Cálculo de segmentos
- Caso de éxito
Análisis de Clientes (Customer Analytics) y Sales Force
(Docente: Jose Alberto Aguiló)
- Introducción
- Entendiendo el CRM
- Importancia del dato
- Introducción a salesforce
- Ventas B2B
- Servicio B2C
- Segmentación marketing
- Conclusiones
Conseguir Impacto
(Docente: Ubaldo Hervás)
- Principios básicos
- Caso 1
- Caso 2
- Caso 3
- Caso 4
- Caso 5
- Caso 6
- Caso 7
CRO
(Docente: Sergio Simarro)
- Rentabilizar el tráfico
- Metodología CRO
- CRO día a día
- Uso de la tecnología
- Cómo se hace
- Herramientas
- Conclusiones
- Dónde aprender más
Medición del impacto
(Docente: Ubaldo Hervás)
- Medición del impacto
- Caso 1
- Caso 2
- Caso 3
- Caso 4
- Caso 5
- Caso 6
BC: Planificación práctica de un proyecto complejo
(Docente: Ana Sobrini)
BC: Data Governance
(Docente: Mónica Arevalo)
BC: Análisis multicanal
(Docente: Mónica Arevalo)
BC: Caso Calidad de datos
(Docente: Próximamente)
BC: Consecuencias y problemáticas de las implementaciones
(Docente: Sergio Martínez de Cestafe)
¿Qué opinan nuestros estudiantes?
Esta es la 1ª Edición del Máster, así que aún no tenemos opiniones de esta formación. Pero sí del resto de nuestros programas. Aquí puedes ver algunos testimonios reales sobre la academia.
Estás hecho para este Máster de Analítica Digital si eres...
Perfecciona tus análisis con Google Analytics 4, aporta un enfoque más técnico a tus trabajos, da un salto cualitativo con estrategias profesionales que priorizan las acciones orientadas a resultados.
Aporta un valor diferencial a tus proyectos y destaca frente a tu competencia.
Interpreta los datos de tráfico y optimiza tus estrategias para cumplir los objetivos de tus clientes.
Si estás iniciando tu proyecto digital, este máster de Analítica Digital te dará la metodología para interpretar los datos de la forma más eficiente y hacer crecer tu negocio.
Si eres E-commerce Manager, aprende la metodología para tomar decisiones basadas en datos.
Si eres estudiante o recién graduado, este máster te abrirá las puertas del mundo digital.
Con la metodología de Webpositer Agency
Metodología de agencia
Máster centrado en la evolución de la analítica de datos y la implementación de GA4.
Una metodología en la que se inspiran la mayoría de agencias de optimización y analítica en habla hispana.
Usarás las herramientas que emplean en su día a día los profesionales de la analítica digital, con especial atención a GA4.
Toda la metodología está orientada a la priorización de acciones para mejorar procesos y resultados.
Experiencia del alumno
Aprenderás practicando con ejercicios resueltos en cada clase que pondrán a prueba la asimilación de conceptos.
Cuentas con FAQS y diferentes sistemas de soporte en todas las clases para despejar tus dudas.
Te enfrentarás al final de cada módulo con retos para vivir la experiencia real de un Analista Digital experto.
Contarás con tutorías grupales para repasar dudas comunes y afianzar conocimientos.
Un campus inigualable que facilita tu aprendizaje
El campus de nuestro Máster en E-commerce se ha desarrollado por un equipo de profesionales digitales expertos, y perfeccionado con las opiniones de los estudiantes que forman Webpositer Academy.
Clases en vídeo con gestión de capítulos integrada y control de velocidad
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Titulación acreditativa por Webpositer
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¡Y mucho más!
Sistema formativo único
Webpositer Agency es la primera agencia digital que forma a futuros profesionales, con un programa formativo por el que han pasado miles de estudiantes.
Inicia el Máster y recibe la bienvenida
Desde el primer día obtendrás toda la información para que comiences cuanto antes el aprendizaje.
Aprende con la apertura de nuevas clases cada semana
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Después de cada clase te enfrentarás a una autoevaluación para comprobar si has asimilado todos los conceptos aprendidos.
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Finalmente, consensuamos contigo la forma de pago y ya estarás listo para entrar al campus y empezar a disfrutar de tus contenidos en cuanto de comienzo el programa.
De media lanzaremos 3 clases de 3 horas a la semana. Teniendo en cuenta que además de verlas tendrás que hacer ejercicios, autoevaluarte e implementar en tu PFM, estimamos entre 15 y 20 horas a la semana para un seguimiento óptimo.
Sí, el Máster está diseñado para que cada estudiante lo adapte a su ritmo, compaginándolo con su trabajo, horarios y actividades.
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