Máster en Formación Permanente en Power BI y Business Intelligence
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    Presentación

    Este Master en Power BI y Business Intelligence se justifica en un contexto empresarial y tecnológico en constante evolución. En la era de los datos, las organizaciones generan grandes volúmenes de información que requieren ser analizados y transformados en conocimientos estratégicos. La visualización de datos se ha convertido en una herramienta fundamental para comunicar de manera efectiva estos conocimientos y facilitar la toma de decisiones basadas en datos. Con el auge de las tecnologías de la información y la comunicación, se ha vuelto crucial aprovechar el potencial de las herramientas de Business Intelligence para extraer información valiosa de los datos, permitiendo a los usuarios explorar, descubrir patrones y tendencias, identificar insights y contar historias impactantes.
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    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    El Master en Power BI y Business Intelligence te prepara para profundizar en el campo de la visualización de datos, la analítica web y la toma de decisiones basadas en datos. Al completar el master, podrás desarrollar habilidades avanzadas en visualización de datos, analizar datos y extraer información clave, aplicar técnicas de SEO y analítica web y finalmente diseñar y desarrollar dashboards interactivos.
    Objetivos
    - Dominar las técnicas de visualización de datos utilizando herramientas como Tableau, D3 y Power BI. - Comprender los principios básicos de la visualización de datos y aplicarlos de manera efectiva. - Aprender a trabajar con diferentes tipos de gráficos y tablas para presentar datos de manera clara y concisa. - Adquirir habilidades en analítica web, incluyendo el uso de Google Analytics y Data Studio. - Desarrollar la capacidad de crear dashboards interactivos y personalizados para el análisis de datos. - Familiarizarse con las técnicas de SEO y analítica web para medir el rendimiento y optimizar sitios web. - Utilizar Excel como un profesional, extraer la mayor cantidad de información e integrarlo con otras herramientas.
    A quién va dirigido
    Este Master en Power BI y Business Intelligence está dirigido a profesionales y estudiantes interesados en desarrollar habilidades en visualización de datos, analítica web y toma de decisiones. Es adecuado para analistas de datos, científicos de datos, profesionales de marketing, consultores y cualquier persona que desee mejorar su capacidad para trabajar con datos.
    Salidas Profesionales
    El Master en Power BI y Business Intelligence te proporciona una amplia gama de oportunidades laborales en el campo de la analítica de datos y la toma de decisiones basadas en datos. Podrás trabajar como Analista de datos, Científico de datos, Especialista en visualización de datos, Consultor de Business Intelligence o Especialista en analítica web.
    Temario

    MÓDULO 1. TRANSFORMACIÓN DIGITAL

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL

    1. Introducción a la transformación digital
    2. Concepto de innovación
    3. Concepto de tecnología
    4. Tipología de la tecnología
    5. Punto de vista de la ventaja competitiva
    6. Según su disposición en la empresa
    7. Desde el punto de vista de un proyecto
    8. Otros tipos de tecnología
    9. La innovación tecnológica
    10. Competencias básicas de la innovación tecnológica
    11. El proceso de innovación tecnológica
    12. Herramientas para innovar
    13. Competitividad e innovación

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA SOCIEDAD 3.0

    1. Filosofía Web 3.0 y su impacto en el mundo empresarial
    2. Socialización de la Web
    3. Adaptación del mundo empresarial a las Nuevas tecnologías

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. NUEVO ECOSISTEMA DIGITAL

    1. Community Manager
    2. Chief Data Officer
    3. Data Protection Officer
    4. Data Scientist
    5. Otros perfiles
    6. Desarrollo de competencias informáticas
    7. El Papel del CEO como líder en la transformación

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO EN EL ENTORNO DIGITAL

    1. La transición digital del modelo de negocio tradicional
    2. Nuevos modelos de negocio
    3. Freemium
    4. Modelo Long Tail
    5. Modelo Nube y SaaS
    6. Modelo Suscripción
    7. Dropshipping
    8. Afiliación
    9. Infoproductos y E-Learning
    10. Otros

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. PLAN DE TRANSFORMACIÓN DIGITAL

    1. Diagnóstico de la madurez digital de la empresa
    2. Análisis de la innovación en la empresa
    3. Elaboración del roadmap
    4. Provisión de financiación y recursos tecnológicos
    5. Implementación del plan de transformación digital
    6. Seguimiento del plan de transformación digital

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. CASOS DE ÉXITO EN LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL

    1. BBVA y la empresa inteligente
    2. DKV Salud y #MédicosfrentealCOVID
    3. El Corte Inglés
    4. Cepsa y su apuesta por los servicios cloud de AWS

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. EL NUEVO CLIENTE DIGITAL

    1. Rediseñando el customer experience
    2. La transformación de los canales de distribución: omnicanalidad
    3. Plan de marketing digital
    4. Buyer´s Journey
    5. Growth Hacking: estrategia de crecimiento
    6. El nuevo rol del marketing en el funnel de conversión

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. NUEVOS MERCADOS, NUEVAS OPORTUNIDADES

    1. Oportunidades de innovación derivadas de la globalización
    2. Como Inventar Mercados a través de la Innovación
    3. Etapas de desarrollo y ciclos de vida
    4. Incorporación al mercado
    5. Metodologías de desarrollo

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. LA INNOVACIÓN EN LOS PROCESOS ORGANIZATIVOS

    1. La transformación digital de la cadena de valor
    2. La industria 4.0
    3. Adaptación de la organización a través del talento y la innovación
    4. Modelos de proceso de innovación
    5. Gestión de innovación
    6. Sistema de innovación
    7. Como reinventar las empresas innovando en procesos
    8. Innovación en Procesos a través de las TIC
    9. El Comercio Electrónico: innovar en los canales de distribución
    10. Caso de estudio voluntario: La innovación según Steve Jobs
    11. Caso Helvex: el cambio continuo
    12. La automatización de las empresas: RPA, RBA y RDA

    MÓDULO 2. BIG DATA & BUSINESS INTELLIGENCE FUNDAMENTALS

    UNIDAD DIDÁCTICA 1.LA REVOLUCIÓN DE LOS DATOS MASIVOS: BIG DATA Y THICK DATA

    1. ¿Qué es Big Data?
    2. ¿Y Thick Data? ¿Cuál es el matiz para diferenciar ambos términos?
    3. El gran auge del big data
    4. La importancia de almacenar y extraer información
    5. ¿Cual es el papel de las fuentes de datos?
    6. Soluciones novedosas gracias a la selección de datos
    7. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. TOMA DE DECISIONES INTELIGENTES

    1. Thick Data, el valor de lo cualitativo. Entender emociones humanas, intenciones y sentimientos
    2. Fases en un proyecto de Big Data
    3. Big Data enfocado a los negocios
    4. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
    5. Toma de decisiones operativas

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. CÓMO HACER CRECER UN NEGOCIO A TRAVÉS DEL BIG DATA Y SUS APLICACIONES

    1. Marketing estratégico y Big Data
    2. Open data
    3. Ejemplo de uso de Open Data
    4. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)

    UNIDAD DIDÁCTICA 4.BIG DATA EN DIFERENTES SECTORES

    1. Relación entre inteligencia artificial y big data
    2. IA y Big Data combinados
    3. El papel del Big Data en IA
    4. Big Data en salud
    5. Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
    6. Retos del big data en salud
    7. Big Data y People Analytics en RRHH

    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 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. 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 8. DATAMART: CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL

    1. Aproximación al concepto de DataMart
    2. Bases de datos OLTP
    3. Bases de Datos OLAP
    4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
    5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. DATAWAREHOUSE O ALMACEN 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 10. 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

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. STORYTELLING

    1. ¿Qué es el Data Storytelling?
    2. Elementos clave del Data Storytelling
    3. ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
    4. ¿Cómo hacer Data Storytelling?

    UNIDAD DIDÁCTICA 12. ECOSISTEMA HADOOP

    1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
    2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
    3. Sistema de archivos HDFS
    4. MapReduce con Hadoop
    5. Apache Hive
    6. Apache Hue
    7. Apache Spark

    MÓDULO 3. DATA MINING, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS

    1. Minería de datos
    2. ¿Qué podemos hacer con data Mining?
    3. ¿Qué usos puede tener el data Mining?
    4. Metodología de la minería de datos
    5. Algunas técnicas estadísticas utilizadas en data mining
    6. Árboles de decisión
    7. Reglas de inducción
    8. Redes Bayesanas
    9. Algoritmos Genéticos

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. CICLO DATA MINING

    1. Ciclo data mining
    2. Minería de Textos y Web Mining
    3. Data mining y marketing

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    1. Introducción a la inteligencia artificial
    2. Historia
    3. La importancia de la IA

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA

    1. Relación entre inteligencia artificial y big data
    2. IA y Big Data combinados
    3. El papel del Big Data en IA
    4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS EXPERTOS

    1. Sistemas expertos
    2. Estructura de un sistema experto
    3. Inferencia: Tipos
    4. Fases de construcción de un sistema
    5. Rendimiento y mejoras
    6. Dominios de aplicación
    7. Creación de un sistema experto en C#
    8. Añadir incertidumbre y probabilidades

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

    1. Introducción
    2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
    3. Ejemplos de aprendizaje automático
    4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
    5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
    6. El futuro del aprendizaje automático

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING

    1. Introducción
    2. Algoritmos

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

    1. Introducción
    2. Filtrado colaborativo
    3. Clusterización
    4. Sistemas de recomendación híbridos

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN

    1. Clasificadores
    2. Algoritmos

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

    1. Componentes
    2. Aprendizaje

    UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN

    1. Introducción
    2. El proceso de paso de DSS a IDSS
    3. Casos de aplicación

    MÓDULO 4. EXCEL AVANZADO

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS

    1. Elementos de la interfaz
    2. Introducción y edición de datos
    3. Establecimiento de formato
    4. Trabajo con múltiples hojas
    5. Creación de gráficos
    6. Personalización
    7. La ayuda, un recurso importante

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. EDICIÓN DE DATOS Y FÓRMULAS

    1. Tipos de datos
    2. Introducción de datos
    3. Referencias a celdillas
    4. Presentación

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. TABLAS Y LISTAS DE DATOS

    1. Datos de partida
    2. Totalizar y resumir
    3. Filtrar y agrupar los datos
    4. Tablas dinámicas
    5. Tablas de datos

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE DATOS

    1. Configuración de herramientas de análisis
    2. Tablas con variables
    3. Funciones para hacer pronósticos
    4. Simulación de escenarios
    5. Persecución de objetivos
    6. La herramienta Solver
    7. Otras herramientas de análisis de datos

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. BASES DE DATOS

    1. Obtención de datos
    2. Edición de bases de datos
    3. Funciones de bases de datos
    4. Asignación XML

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. GRÁFICOS Y DIAGRAMAS

    1. Generación de gráficos
    2. Inserción de minigráficos
    3. Personalización de máximos y mínimos
    4. Inserción de formas
    5. Imágenes
    6. Elementos gráficos e interactividad
    7. SmartArt

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. PUBLICACIÓN DE DATOS

    1. Impresión de hojas
    2. Publicar libros de Excel

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. FUNCIONES LÓGICAS

    1. Relaciones y valores lógicos
    2. Toma de decisiones
    3. Anidación de expresiones y decisiones
    4. Operaciones condicionales
    5. Selección de valores de una lista

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. BÚSQUEDA DE DATOS

    1. Manipulación de referencias
    2. Búsqueda y selección de datos
    3. Transponer tablas

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. OTRAS FUNCIONES DE INTERÉS

    1. Manipulación de texto
    2. Trabajando con fechas
    3. Información diversa

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. ACCESO A FUNCIONES EXTERNAS

    1. Registro de funciones externas
    2. Invocación de funciones
    3. Macros al estilo de Excel 4.0
    4. Libros con macros

    UNIDAD DIDÁCTICA 12. MACROS Y FUNCIONES

    1. Registro y reproducción de macros
    2. Administración de macros
    3. Definición de funciones

    UNIDAD DIDÁCTICA 13. INTRODUCCIÓN A VBA

    1. El editor de Visual Basic
    2. El editor de código
    3. La ventana Inmediato
    4. Un caso práctico

    UNIDAD DIDÁCTICA 14. VARIABLES Y EXPRESIONES

    1. Variables
    2. Expresiones

    UNIDAD DIDÁCTICA 15. ESTRUCTURAS DE CONTROL. EL MODELO DE OBJETOS DE EXCEL

    1. Valores condicionales
    2. Sentencias condicionales
    3. Estructuras de repetición
    4. Objetos fundamentales de Excel
    5. Otros objetos de Excel

    UNIDAD DIDÁCTICA 16. MANIPULACIÓN DE DATOS

    1. Selección de una tabla de datos
    2. Manipulación de los datos
    3. Inserción de nuevos datos
    4. La solución completa

    UNIDAD DIDÁCTICA 17. CUADROS DE DIÁLOGO

    1. Cuadros de diálogo prediseñados
    2. Cuadros de diálogo personalizados
    3. Una macro más atractiva y cómoda
    4. Iniciación del cuadro de diálogo

    UNIDAD DIDÁCTICA 18. TRABAJO EN GRUPO

    1. Compartir un libro
    2. Comentarios a los datos
    3. Control de cambios
    4. Herramientas de revisión

    UNIDAD DIDÁCTICA 19. DOCUMENTOS Y SEGURIDAD

    1. Limitar el acceso a un documento
    2. Seguridad digital

    UNIDAD DIDÁCTICA 20. PERSONALIZACIÓN DE EXCEL

    1. Parámetros aplicables a libros y hojas
    2. Opciones de entorno
    3. La cinta de opciones
    4. Crear fichas y grupos propios

    MÓDULO 5. DATA VISUALIZATION

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. 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 2. 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 3. 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 4. LOOKER

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. QLIKVIEW

    1. Instalación y arquitectura
    2. Carga de datos
    3. Informes
    4. Transformación y modelo de datos
    5. Análisis de datos

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. GOOGLE CHART

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. CHARTBLOCKS

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. INFOGRAM

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. LEAFLET

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. CARTO

    1. CartoDB

    MÓDULO 6. POWER BI

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A POWER BI

    1. ¿Qué es Power BI?
    2. Funciones de Power BI
    3. Versiones de Power BI
    4. Roles de Power BI
    5. Planificación de proyectos con Power BI

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. INSTALACIÓN DE POWER BI

    1. Instalación y puesta en marcha
    2. Conexión de datos a Power BI
    3. Filtrado de datos
    4. Vista de datos

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELADO DE DATOS

    1. Introducción al modelado de datos
    2. Creación de medidas
    3. Creación y relación entre tablas
    4. Creación de columnas y medidas calculadas
    5. Dinamizar columnas
    6. Fórmulas de consulta

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. VISUALIZACIÓN DE DATOS

    1. Creación de gráficas
    2. Tablas dinámicas
    3. Segmentación de datos
    4. Uso de objetos visuales
    5. Formas y cuadros de texto
    6. Imágenes
    7. Matrices y tablas
    8. Cómo crear un velocímetro
    9. Mapas
    10. Slicers
    11. Cómo modificar colores

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. DASHBOARDS

    1. Uso del Dashboard
    2. Compartir Dashboards
    3. Añadir Widgets
    4. Cómo crear reportes
    5. Ajustes del panel
    6. Preguntas y respuestas del Dashboard

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. USO COMPARTIDO DE DATOS

    1. Exportar datos de Power BI a Excel
    2. Exportar Dashboards
    3. Crear paquetes de contenido
    4. Presentación de informes
    5. Cómo públicar y compartir informes
    6. Introducción a Power BI mobile

    MÓDULO 7. ANALÍTICA WEB

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA ANALÍTICA WEB

    1. ¿Qué es la analítica web?
    2. Establecimiento de objetivos y KPIs
    3. Métricas principales y avanzadas
    4. Objetivos y ventajas de medir
    5. Plan de medición

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. GOOGLE ANALYTICS 4

    1. Introducción a Google Analytics 4
    2. Interfaz
    3. Métricas y dimensiones
    4. Informes básicos
    5. Filtros
    6. Segmentos
    7. Eventos
    8. Informes personalizados
    9. Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. GOOGLE TAG MANAGER

    1. Introducción a GTM
    2. Implementación con GTM
    3. Medición con GTM
    4. Uso de Debug/Preview Mode

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELOS DE ATRIBUCIÓN

    1. La atribución
    2. Multicanalidad
    3. Customer Journey
    4. Principales modelos de atribución
    5. Modelos de atribución personalizados

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO)

    1. Visualización de datos
    2. Tipologías de gráficos
    3. Fuentes de datos
    4. Creación de informes

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL 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 7. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL SEM

    1. Introducción al SEM
    2. Principales conceptos en SEM
    3. Sistema de pujas y Calidad del anuncio
    4. Primer contacto con Google Ads
    5. Creación de anuncios con calidad
    6. Indicadores clave de rendimiento en SEM

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB ORIENTADA A LAS REDES SOCIALES

    1. Análisis del tráfico en redes sociales
    2. Fijar objetivos en redes sociales
    3. Facebook
    4. Twitter
    5. Youtube
    6. LinkedIn
    7. Tik tok
    8. Instagram

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. TÉCNICAS Y ESTRATEGIAS

    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 10. OTRAS HERRAMIENTAS PARA ANALÍTICA WEB

    1. Hotjar
    2. Microsoft Power BI
    3. Google Search Console
    4. Matomo
    5. Awstats
    6. Chartbeat
    7. Adobe Analytics

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. COOKIES Y TECNOLOGÍAS DE SEGUIMIENTO

    1. ¿Qué son las cookies?
    2. Tipos de cookies
    3. GDPR
    4. Herramientas para manejar el consentimiento de cookies

    MÓDULO 8. PROYECTO FIN DE MÁSTER

    Titulación
    Titulación Universitaria:
    Diploma Universidad Católica de Murcia
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