00.00.2024

INICIO 3ª EDICIÓN

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Temario 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)

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Iñaki Huerta

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Si has superado las autoevaluaciones y has aprobado el PFM obtendrás tu titulación como profesional de analítica digital. Recuerda que puedes obtener la de Analista Técnico Avanzado, ese reto, depende de tu ambición.

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Diseñado por un equipo experimentado de profesionales digitales y depurado por miles de estudiantes que integran Webpositer Academy.

Clases en video con gestión de capítulos Integrada y control de velocidad

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La única titulación de Analítica Digital del mercado avalada por 2 de las agencias referencias del sector: IKAUE y Webpositer Agency. Firmada por uno de los analistas más reputados de habla hispana: Iñaki Huerta

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*Según la modalidad del Máster que elijas y tus resultados, la titulación final puede ser un diploma o un certificado acreditativo.

Tus beneficios como Estudiante

Acceso al contenido y futuras actualizaciones de por vida

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Preguntas Frecuentes

En nuestra experiencia, llegados a este punto, te estarás preguntando:

Nada de titulaciones universitarias, pero sin duda vas a necesitar un nivel mínimo sobre analítica digital para poder sacar partido a esta formación.

Antes de matricularte tendrás una entrevista con nosotros para analizar tu perfil de manera personalizada y que ambas partes estemos seguras de que estás en el momento profesional perfecto para sacar partido a esta formación.

Muy fácil, te registras y nuestra compañera Jennifer te contactará por teléfono o WhatsApp para saber un poco más de tu perfil y concertarte una entrevista con el director del Máster y asegurarnos de que esta formación es para ti.

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.

Sin problema. Justamente está pensado para personas que tienen que compaginar. Por ello te dejamos acceso de por vida a los contenidos, siempre de manera actualizada, sin presiones si tú quieres.

Correcto, nos encargamos nosotros de facilitarte el pago de esta forma, sin trampa ni cartón ni letras pequeñas.

Disponemos de becas para facilitar el acceso a este Máster a personas en situación de desempleo. Si puedes acreditar tu situación tendrás acceso a un descuento extra.

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