Máster en Data Analytics con Inteligencia Artificial 2025

[2 semanas] - En este módulo se establecen los fundamentos iniciales de la analítica digital y se conocen e interpretan correctamente las métricas y KPI’s más habituales.

• Introducción a la Analítica Digital

¿Cómo empezar a utilizar la analítica digital? | La importancia de la analítica digital | Estrategia en Analítica Digital | Técnicas de análisis fundamentales | Conversiones y atribución de conversiones | Cómo crear un plan de atribución | Metodología básica en Analítica Digital I Implementación del Plan de Medición I Análisis y Estrategias ganadoras en la optimización de sitios web y mobile apps.

• Métricas en Marketing Digital

Definición de objetivos en analítica digital I KPI´s en analítica digital | Macro-objetivos y Micro-objetivos I ¿Qué nos ofrece Google Analytics? | Búsqueda interna del sitio | Tipos de objetivos | Configuración de objetivos | Expresiones regulares | Redireccionamientos | embudos de conversión | Configuración de filtros predefinidos y personalizados I Seguimiento de eventos | Seguimiento de campañas externas | Análisis de landing pages | Optimizador de sitios web | Monitorización de e-commerce | Analytics intelligence y alertas personalizadas | Fidelización de usuarios | Opciones de vistas | Interpretación y mejora de la tasa de rebote.

[4 semanas] - En este módulo veremos las aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial en marketing, tanto para anunciantes cómo para agencias.

• Usos de IA en Data Analytics

Utilizando la IA para mejorar el marketing | Cómo la IA ayuda a los anunciantes a mostrar anuncios relevantes | El uso de la IA para mejorar la segmentación de los clientes | Uso de la IA para predecir el comportamiento del cliente | Uso de la IA para mejorar la eficiencia de la publicidad |Utilizando la IA para mejorar la medición de resultados.

• Técnicas de IA en Data Analytics

Análisis de datos para aplicaciones de marketing | Aprendizaje automático para aplicaciones de marketing | Redes neuronales artificiales para aplicaciones de marketing | Aplicaciones de lenguaje natural para el marketing | Uso de la visión artificial para el marketing | Procesamiento de lenguaje natural aplicado al marketing.

[2 semanas] -  En este módulo explicamos cómo los principios de la IA pueden ser aplicados al análisis de datos en marketing.

• Data minning y Big Data en IA.
• Análisis de datos para el marketing.
• Herramientas de análisis de datos para el marketing.

[4 semanas] - En este módulo explicamos la tipología de herramientas de IA que podemos utilizar en Data Analytics.

• Selección de herramientas de IA para Data Analytics

Personalización de KPI's de campañas | Optimización de presupuestos según resultados | Variables más adecuadas para ecommerce | Selección del momento más óptimo para activar/reactivas/parar una campaña | Integración de resultados en Google Analytics.

• Plugins de IA para Google Sheets y Copilot

Selección de plugins | Integración de Data con Google Sheets | Integración de data con Copilot | Explotación de data y exportación a GenAI's | API's de integracion multiplataforma.

[3 semanas] - El objetivo de este módulo es comprender Google Tag Manager y Data Layer como elementos imprescindibles para una correcta etiquetación, recepción y análisis de la data de diferentes canales.

• Google Tag Manager I

¿Qué es Google Tag Manager? | Alta e Instalación | Cuentas, Usuarios, Contenedores y Dominios | Cookies y Seguridad | ¿Qué es una etiqueta? | Creación y administración de etiquetas | Etiquetas de Google | Etiquetas de terceros I Etiquetas de página vista, eventos y conversiones de Bing | Etiquetas de página vista, eventos y conversiones de Facebook | Etiquetas de página vista, eventos y conversiones de X | Etiqueta de javascript personalizada | Vista previa | Publicación con Google Tag Manager.

• Google Tag Manager II

Activadores. Qué es y cómo se crea | Página vista, Clic y Formulario | Cambio en el historial | Configuración de Eventos de Google Analytics 4 | Eventos Automáticos de Google Tag Manager | Evento personalizado | Eventos con interacción y eventos sin interacción | Eventos de Click en Enlaces | Eventos de temporizador | Eventos de envío de formulario | Eventos de Error y de Cambios de historial | Variables. Tipos de variables. Qué es y cómo se crea | Variables integradas | Variables definidas por el usuario.

• Google Tag Manager III

Integraciones Google Ads: Conversión, Remarketing, Remarketing dinámico | Integración en Wordpress | Integración con Meta | Integración con herramientas de terceros: E-commerce, Clásico, Mejorado, Plugins recomendados | Configurar el seguimiento multidominio | Convertir valores estáticos en métricas personalizadas: ejemplos | Convertir valores dinámicos en métricas personalizadas: ejemplos | Implementación avanzada: eventos de analytics, dimensiones personalizadas, métricas personalizadas | Implementación de etiquetas de Adservers, retargeting y otros proveedores de datos | Configurar el remarketing dinámico | Google Tag Manager y Conversiones | Seguimiento de Ecommerce Mejorado con GTM | Seguimiento de Interacciones Sociales de Google Analytics con GTM | Etiquetas javascript personalizadas.

• Data Layer

¿Qué es la Capa de Datos? | Formato de data layer o capa de datos JavaScript | ¿Qué es la variable de capa de datos o variable de data layer dentro de GTM? | Cómo revisar si funciona bien la data layer | Data Layer interna de Google Tag Manager | Data Layer de Evento Personalizado | Data Layer para Campañas de Publicidad.

[8 semanas] -  En este módulo aprenderá el 100% de las funcionalidades de Google Analytics 4: desde cómo se recogen los hits y Google Analytics 4 interpreta esos datos para convertirlos en informe hasta informes avanzados y automatizados para eCommerce.

• Conceptos básicos y recopilación de datos en Google Analytics 4

Metodología de implementación | Código GA4 | Cookies I Auditoría de la página a medir I Límites de GA4 I Documento de etiquetado I Revisión implementación I Componentes de la plataforma | Modelo de datos | Visión general de la recopilación de datos | Expresiones regulares I Eventos I URL virtuales I Medición de páginas de error | Recopilación de datos en Google Analytics 4 | Recopilación de datos de campaña I Recopilación de datos de sitios web | Recopilación de datos de aplicaciones para dispositivos móviles | Recopilación de datos del Protocolo de medición.

• Procesamiento y configuración de Google Analytics 4

Visión general del procesamiento y de la configuración | Conversión de visitas en sesiones y usuarios | Cómo importar datos en Google Analytics 4 | Carga de datos externos en Google Analytics 4 | Cómo transformar y agregar datos | Agrupación de canales y contenidos en Google Analytics | SEO y Google Analytics.

• Dimensiones, Filtros, Segmentación y Agrupaciones

Dimensiones y métricas | Filtrado de los datos | Expresiones Regulares | Filtrado en la creación de vistas | Cómo configurar filtros básicos | ¿Cómo configurar objetivos y el comercio electrónico? | Segmentos | Segmentación básica y avanzada | Agrupación de Contenido | Agrupación de Canales | Objetivos y funnels | Informes I Personalizados.

• Análisis de Campañas con Google Analytics 4

Google Ads |  Facebook Ads & Instagram Ads | Twitter Ads | Microsoft Ads | TikTok Ads | SEO | Email Marketing | Remarketing | Afiliación | Vídeo | Publicidad programática.

• Secciones de los informes de Google Analytics 4

Visión general de los informes | ¿Cómo crear informes con dimensiones y métricas? | Dimensiones y Métricas personalizadas | El API de los informes | Seguimiento de campañas on y offline | Muestreo en los informes | Informes de audiencia | Informes de adquisición | Informes de Google Ads | Informes de comportamiento | Informes y paneles de control personalizados.

• Análisis cualitativo y cuantitativo

Analítica vertical, horizontal y diagonal | Informes personalizados | Google Analytics 4 Spreadsheet add-on | Google LookerStudio | Paneles de Google Analytics 4 | Cuadros de mando y Dashboards.

• Análisis avanzado

Dimensiones y métricas personalizadas | Segment Builder: Segmentos avanzados |  Análisis de la competencia | Agrupaciones de contenidos | Tracking de usuarios | Marketing automation | Inbound marketing | Importación de datos.

• Google Analytics 4 para Mobile Apps

Conceptos claves | Implementación Técnica | Configuración en el tracking | SDK y Firebase | Informes de Google Analytics 4 para móviles.

• Medición y análisis de eCommerce

Proceso de análisis de la conversión | Definición de Objetivos en Google Analytics | Ponderación económica de objetivos | Métricas e informes de conversión | Funnels de conversión | Valor de la página | Tracking de un eCommerce | eCommerce clásico | eCommerce mejorado | Métricas e informes de eCommerce | Embudos multicanal | Los click y la asistencia en la conversión.

• Sección de los informes de conversiones

Informe de flujo de objetivos | Informes de comercios electrónico | Informes de embudos multicanal | Informes de atribución.

• Configuración de GA4

Sistema de flujo de datos y análisis de los mismos | Creación de eventos automáticos y personalizados | Análisis de dimensiones y métricas personalizadas | Integración con terceros.

• Análisis de datos y comprensión de los informes en GA4

Informes de adquisición | Informes de interacción | Informes de monetización | Informes de retención.

• Análisis avanzado de ecommerce en GA4

Tracking de ecommerce | Nomenclatura para GA4 | Implementación profesional de GTM | Sistema dual de implementación en GA4.

• Big Query

Apertura de cuenta en Big Query | Exportación de data en BIg Query | Compresión de funcionalidades en Big Query | Integración con Looker Studio.

[4 semanas] - Con Looker Studio podremos diseñar cuadros de mandos de KPI’s, dashboards o informes personalizados, de una forma sencilla, integrando todas las fuentes de datos que una web o app puede conseguir.

• Looker Studio I

Introducción a Google Looker Studio I Fuentes de datos disponibles y conectores gratuitos I Creando nuestra propia fuente de datos desde spreadsheets I Bloques de menús.

• Looker Studio II

Creando el primer informe I Tipos de visualizaciones I Aplicando Filtros y Segmentos (avanzado) I Creación de métricas calculadas (avanzado) I Compartiendo informes.

• Looker Studio III

Integración con Data I Creación de dashboards interactivos I Plantillas de terceros I Actualización de data I Ejemplos útiles según los objetivos de medición y análisis.

• Power BI I

Introducción a Power BI I Obtención de datos I Modelación de datos I Visualización I Ejemplo práctico.

• Power BI II

Visualizaciones personalizadas I Introducción a Dax I Ejemplo completo de Dashboard profesional I Publicación y uso compartido.

[2 semanas] - ¿De dónde viene un lead o una venta?, ¿cómo podemos optimizar nuestro presupuesto publicitario online?. ¿Qué herramientas nos permiten seguir el customer journey de un cliente desde el primer click?. Con los modelos de atribución de Google podremos ponderar correctamente nuestras decisiones de inversión publicitaria.

• Customer Journey

MOT (Moment Of Truth) y Programas de escucha de la Voz del Cliente I Customer Journey Mapping y mapa de empatía I Touch Points (el día a día de los puntos de control o contacto) I Herramientas de medición y análisis.

• Modelos de atribución (MTA)

Modelos de atribución y diferencia entre ellos I Entender por qué necesitamos uno y qué puntos tenemos que medir I GAP para modelos de atribución I Modelos de atribución estándares en Google Analytics I Personalización del modelo de atribución según nuestro modelo de negocio.

• Modelos de Marketing Mix (MMM)

ROI por canales | maximización de KPI's | elasticidad de precios publicitarios | Automatización de estacionalidades | Análisis de tendencias | Experimentos | Análisis de regresión en marketing

[6 semanas] - Una vez que tengamos un conocimiento profundo de Digital Analytics, debemos adentrarnos en el futuro del análisis de los datos. El Big Data es la única forma de poder obtener información de los teras y teras de datos que cualquier web o app recibe de fuentes de datos externas o de la gestión interna.

• Introducción al Big Data

Definición de Big Data | Big Data en diferentes áreas de negocio | Ejemplos de Uso en Big data | Big data vs business intelligence | Data Integration & Business Process Management | Segmentación de datos | ¿Cómo desarrollar un buen proyecto de big data?.

• Tipología y arquitectura de datos

Tipos de datos y disponibilidad | Fortalezas y debilidades de los nuevos tipos de datos generados on-line, móviles y redes sociales | Extraer información de los datos estructurados y no estructurados | Implementar una arquitectura de datos para ayudar en la toma de decisiones | Análisis clave y creación de algoritmos | Sistemas de anonimación.

• Arquitectura de soluciones Big Data

Escalabilidad / Disponibilidad / Fiabilidad | Virtualización y Cloud Computing | Volumen y Almacenamiento | Tipos de Datos a Almacenar | Bases de datos SQL y NoSQL | Velocidad: Procesamiento paralelo. Hadoop | Map Reduce | Motores de búsqueda | Elastic Search | Procesos Batch / Real Time.

• Data Analytics

Datamining vs machine learning | Desmitificación estadística / data mining / big data / data Science | Data Science | Diseños de investigación | Los procesos de análisis en Data Science | Reporte y uso de los Insights | Mapa de técnicas para análisis descriptivo, predictivo, prescriptivo, causal | Selección y combinación de técnicas

• Machine Learning

Introducción al Aprendizaje Automático (Machine Learning) | Aprendizaje supervisado y no supervisado | Principales técnicas en Aprendizaje Automático | Casos reales y ejemplos | Nuevas tendencias en data science y big data Analytics | Cognitive Computing | Introducción Watson Analytics / Azure ML / Amazon ML  / Facebook API /  Google Prediction API.

• Predictive Modelling

El concepto de Return on Investment | Time Series / Econometric Modelling | Regression Linear / Multilinear | Logistic Regression | Credit Scoring | Forecasting | Objetivo del Reporting | Plataformas Tecnológicas | Interpretación | Casos prácticos.

[6 semanas] - La parte práctica del Máster en Digital Analytics & Big Data se resuelve en un proyecto final real, donde los alumnos desarrollarán un plan de analítica digital para una empresa. Además, aquellos alumnos que lo deseen, tendrán un stage en España, México y USA, donde se visitarán las centrales corporativas de las empresas más importantes en Madrid, Ciudad de México y San Francisco.

• Proyecto Final.
• Stage en España (Optativo).
• Stage en México (Optativo).
• Stage en San Francisco, USA (Optativo).

> ¿Cómo funciona el programa?

Respuesta: Los programas de IEDGE Business School son online, prácticos, actualizados y con duración variable según el programa. La metodología de aprendizaje es muy cercana a los profesores, con las clases en directo, y, también con el contacto permanente con el tutor personal que se te asigne. Además, tienes un acceso 24 horas al Aula Virtual, dónde encontrarás un contenido actualizado complementario a las clases en directo, compuesto de Notas Técnicas, Vídeos, ejercicios, business cases y autotest.

> ¿Cuáles son los horarios de los programas?

Respuesta: Las sesiones en directo son a las 20h (ES) – 13h (MX, GT, HN, SV) – 14h ( PE, CO, EC, PA) – 15h (CHI, PY) – 16h (AR, UR, CHI, PY). Hay que tener en cuenta que hay países que cambian el horario en verano e invierno, pero los horarios buscan adecuarse a los alumnos de Europa y de América.

> ¿Cuánto duran las clases online?

Respuesta: Las clases en directo tienen una duración promedio de 1 hora, aunque cada profesor puede utilizar el tiempo que necesite según la asignatura que esté impartiendo.

> ¿Cuál es el calendario de clases?

Respuesta: Las clases en directo son martes o jueves y algunas semanas, martes y jueves. Semanalmente, publicamos en el Aula Virtual que día o días de semana hay clases. En el caso que no puedas asistir a las clases en directo, todas se graban y se suben al Aula Virtual. En ocasiones, y dependiendo de la agenda de cada profesor, pueden haber clases los miércoles. Las clases semanales se publican en el Aula Virtual para que cada alumno reciba un aviso en su correo electrónico o push notification en la aplicación mobile. Las tutorías personales son cuándo el alumno lo necesite en cualquier día de la semana, incluido sábados y domingos.

> ¿Duración del programa?

Respuesta: La duración del programa es de 11 meses, dependiendo de las actualizaciones que puedan aparecen durante cada edición del programa.

> ¿Cómo son las tutorías personales?

Respuesta: A cada alumno se le asigna un tutor personal. El tutor personal es uno de los profesores del curso que está a disposición de cada alumno los 7 días de la semana. Lo habitual es que el alumno y el tutor se comuniquen por WhatsApp, cuando el alumno lo requiera. En las tutorías se puede preguntar sobre el contenido del programa y, si el alumno lo desea, sobre cuestiones relacionadas con su trabajo diario o cómo el tutor implementaría una tarea. El tutor puede ser tu consultor particular.

> Si no me conecto a la clase en directo, ¿la pierdo?

Respuesta: Todas las clases en directo se graban y se suben al Aula Virtual para poder ver el vídeo las veces que sean necesarias.

> Si ya inició el curso, ¿Puedo entrar?

Respuesta: Depende, si el programa ha empezado esa semana, podemos dar acceso a esa edición. En el caso que haya pasado más tiempo, hablamos con cada lead para que decida si desea entrar en esa edición o en la siguiente.

> ¿Cómo funciona la plataforma?

Respuesta: IEDGE Business School es Academic Partner con Google. Toda la plataforma tecnológica que utilizamos es desarrollada y gestionada por Google. El Aula Virtual es Classroom que es una de las plataformas más utilizadas en el sector de formación online. Además desde IEDGE Business School utilizamos otras plataformas complementarias para las clases en directo, el repositorio de información o el sistema de avisos a alumnos. Cada alumno trabajará en un entorno sencillo de utilizar y pensado para aprovechar al máximo el aprendizaje online.

> ¿Es fácil usar la plataforma?

Respuesta: El Aula Virtual es muy intuitiva y sencilla de usar, es producto Google y tanto su acceso, usabilidad, arquitectura de información y experiencia de usuario está pensado para que cada alumno le pueda sacar el máximo rendimiento al contenido, las clases en directo y las tutorías personalizadas. Además, puedes acceder al contenido desde tu PC o con tu móvil a través de la app de Classroom para IEDGE Business School.

> ¿Cuánto tiempo voy a tener el acceso del contenido?

Respuesta: El acceso permanente durante la duración del programa. Si necesitas más tiempo, indícanoslo y te habilitaremos el acceso al aula una vez terminado el programa.

> ¿Cómo es el diploma?

Respuesta: El diploma de IEDGE Business School es un Título Privado, cómo es habitual en las más reconocidas Escuelas de Negocio internacionales.

> ¿La Titulación es válida en mi país?

Respuesta: Si, tu título en IEDGE Business School puede ser reconocido por el Ministerio de Educación de tu país gracias al sistema de convalidación a través del Convenio de la Haya. Está convalidación es voluntaria y requiere unos trámites administrativos oficiales en España que IEDGE Business School se encargaría de realizar. Si un alumno desea que realicemos los trámites de convalidación, hay unas tasas que se pagan aparte del precio de la matrícula. El precio de la tasa varía según el país del alumno. Para solicitar la convalidación es necesario contactar con Secretaría Académica de IEDGE Business School.

> ¿Cómo funcionan las becas?

Respuesta: IEDGE Business School tiene un programa de Becas por más de 10 años que ha sido aprovechado por más de 10000 alumnos. Desafortunadamente no todos los programas tienen Becas y se asignan a los mejores C.V. o alumnos con necesidades económicas. Para preguntas sobre el programa de Becas, pueden comunicarse con Laura.Rodriguez@iedge.eu, que es la persona que lidera el equipo de asignación de Becas.

> ¿El precio incluye el IVA?

Respuesta: Los precios no llevan IVA porque depende del país dónde te encuentres. En el caso que requieras una factura y dependiendo de donde sea tu razón social te aplicaremos el IVA de tu país.

> Si somos más alumnos de empresa ¿Hay descuento?

Respuesta: Los precios de los programas de IEDGE Business School ya está muy ajustados. Para paquetes de precios por número de alumnos para empresa, pueden comunicarse con Laura.Rodriguez@iedge.eu.

> ¿Cómo puedo pagar desde mi país?

Respuesta: Puedes pagar con tarjeta de crédito, de débito, con Google pay, con Apple pay o incluso con transferencias. Hemos habilitado un sistema de pagos internacional para que pagues en tu moneda y no tengas que preocuparte por los tipos de cambios, comisiones bancarias o restricciones de pagos internacionales. Trabajamos con algunas de las mayores entidades financieras como Banco Santander, BBVA, Stripe y Paypal.

> Ya me he matriculado... ¿Y ahora qué?

Respuesta: Una vez que te hayas matriculado y realizado el pago de la matrícula, te enviaremos tu usuario y password de acceso al Aula Virtual, dónde encontrarás el contenido del curso distribuido por módulos y asignaturas. En cada módulo podrás acceder a las Notas Técnicas, contenido audiovisual, ejercicios, business cases y autotest. Además, podrás revisar el calendario de las clases en directo para los próximos días. Paralelamente, tu tutor personal asignado se comunicará contigo para que empecéis a tener las primeras conversaciones y recomendaciones para sacarle el máximo provecho al programa.

> Me matriculé pero no pude dedicarle tiempo... ¿Puedo volver a realizar el curso?

Respuesta: Si, solo indícanoslo para poder revisar cada solicitud.

> Derecho de admisión

Respuesta: Los programas de IEDGE Business School tienen copyright en los contenidos que se suben al Aula Virtual. Por ello, IEDGE Business School se reserva el derecho de admisión. En el caso que un alumno haya pagado y desde IEDGE cancelemos la matrícula, se devolverá el dinero pagado menos los gastos que apliquen las entidades financieras que haya utilizado el alumno.