Social Media Data Analytics | Universidad San Francisco de Quito

Social Media Data Analytics

Continuing Education

Fechas

Start date
Tuesday, 16 March 2021
End Date
Thursday, 29 April 2021

Registro

Registration start
Tuesday, 09 February 2021
Registration end
Tuesday, 16 March 2021
Descripción

Este es un programa teórico-práctico enfocado en desarrollar en los participantes las habilidades y destrezas necesarias para analizar datos desde una perspectiva que comprenda los componentes tecnológicos y de mercadeo a través de conceptos, herramientas y mejores prácticas aplicadas en la industria de analítica de datos orientada a las redes sociales para luego presentarlos de manera adecuada a través de la utilización de técnicas de recolección de datos, exploración, tratamiento y transformación.

En este curso el participarte se familiarizará con el uso de herramientas tecnológicas para analizar datos provenientes de medios digitales, con el propósito de responder insight de negocio, generar valor y optimizar resultados al interpretar los datos.

Modality

En línea

Duration
30 horas
6 módulos
Timetable

Martes y jueves de 18h00 a 20h00.

Investment

Pronto pago: $270 (hasta 3 de marzo)
Tarifa Público General: $ 290
Tarifa Grupal (mínimo 3 personas): $250
Alumni USFQ: $250

Descripción general

Objetivo General

Recopilar, analizar, explorar y visualizar datos provenientes de medios digitales hasta transformarlos y convertirlos en un Dashbord que puede proporcionar respuestas ocultas en los datos.

Objetivos Específicos

  • Identificar la audiencia a la que quieres atraer y convertir en cliente
  • Incrementar las ventas a través del análisis de datos provenientes de medios digitales
  • Definir estrategias para la gestión y análisis de datos

Al finalizar el curso el participante podrá interpretar los resultados obtenidos de los datos provenientes de los diferentes medios digitales.

Dirigido a:

Profesionales, emprendedores y académicos de áreas relacionadas a: Gestión (Administración de Empresas, Marketing), Comunicación (Artes Visuales, Comunicación, Diseño Gráfico, Periodismo, Publicidad), y Tecnología (Computación, Electrónica, Robótica, Industrial), que requieran diseñar, crear y/o gestionar sitios web profesionales como base de su estrategia digital.

Requisitos:

El curso espera que los estudiantes tengan conocimientos básicos en el uso de herramientas tecnológicas. (El curso tendrá componente práctico – Se realizará un ejemplo aplicado de todo lo aprendido, la idea no es capacitar en el uso de la herramienta sino en el beneficio de aplicar data analytics como estrategia de negocio)

Herramientas/Programas

Contenido

Módulo 1: Introducción a la analítica web

Este módulo teórico permite al estudiante familiarizarse con los conceptos básicos de la arquitectura de datos y su aplicación, así como conceptualizar y entender las necesidades de negocio, técnicas y principios para la obtención de insight y métricas que faciliten la generación de valor y optimización de resultados.

Módulo 2: Aplicar análisis de datos

Este módulo teórico- práctico permite al estudiante conocer cómo aplicar la analítica de datos a partir de identificar insight de negocio, además de aprender técnicas y principios que facilitan la creación de un Roadmap con el paso a paso para su ejecución, así como familiarizarse con los conceptos básicos previamente aprendidos.

Módulo 3: Elegir la solución de análisis web adecuada

Este módulo teórico-práctico permite al estudiante familiarizarse con los conceptos técnicos y estructurales sobre los cuales se recolectan los datos a través de plataformas open source de extracción automatizada de datos de páginas web o medios digitales a más de recolectar información segmentada o dirigida que permitan dar cumplimiento al Roadmap.

Módulo 4: Examinar los datos - Teoría y aplicación

Este módulo teórico - práctico permite al estudiante construir un modelo de datos a partir de los datos extraídos de los medios digitales a través de un caso práctico.

Módulo 5: Identificación de problemas conocidos

Este módulo teórico – práctico permite aplicar las técnicas de ETL extracción, transformación y carga aplicadas en la extracción de datos construido en el caso práctico.

Módulo 6: El futuro de los datos digitales: inteligencia empresarial - Teoría y aplicación en (Tableau y Qlik Sense)

Este módulo teórico – práctico analiza la funcionalidad, tipos de gráficos y mejores usos de plataformas de BI Tableau y Qlik Sense a través de la aplicación de los insight previamente definidos.

Cronograma

Día Horario Módulo Tema Horas
martes 16 marzo 18:00-20:00 Módulo 1: Introducción a la analítica web El lenguaje de la analítica web   2
jueves 18 marzo 18:00-20:00 Determinar las métricas y dimensiones a evaluar 2
Semana 1 - Trabajo autónomo semana 1  1
martes 23 marzo 18:00-20:00 Módulo 2: Aplicar análisis de datos  Cómo aplicarla analítica de datos como herramienta para potenciar mis resultados 2
jueves 25 marzo 18:00-20:00 Generar Roadmap 2
Semana 2 - Trabajo autónomo semana 2  1
martes 30 marzo 18:00-20:00 Módulo 3: Elegir la solución de análisis web adecuada Web Analytics 2
jueves 1 abril 18:00-20:00 Marketing Analytics 2
martes 6 abril 18:00-20:00 Web scraping - Técnica para la extracción automatizada de datos provenientes de páginas web  2
jueves 8 abril 18:00-20:00 Integrar la información 2
Semana 3 y Semana 4 - Trabajo autónomo semana 3 y 4 1
martes 13 abril 18:00-20:00 Módulo 4: Examinar los datos  Claves en la gestión de datos  2
jueves 15 abril 18:00-20:00 Construcción de un modelo de datos  2
Semana 5 - Trabajo autónomo semana 5 1
martes 20 abril 18:00-20:00 Módulo 5: Identificación de problemas conocidos Mejorando el servicio al cliente a través de los datos 2
jueves 22 abril 18:00-20:00 Transformar los datos obtenidos  2
Semana 6 - Trabajo autónomo semana 6 1
martes 27 abril 18:00-20:00 Módulo 6: El futuro de los datos digitales: inteligencia empresarial  Implementar un Dashboard en Tableau con los insigh de negocio 2
jueves 29 abril 18:00-20:00 Implementar un Dashboard en Qlik Sense con los insigh de negocio 2
Semana 7 - Trabajo autónomo semana 7 1
TOTAL 30

Instructor

Cindy Espinoza

Cindy Espinoza

Es Ingeniera de Sistemas, con un postgrado en Information Technology and Systems Management, actualmente está cursando un doctorado en Data Science. Experta en Data Science, Data Mining y Machine Learning, con experiencia en proyectos de gestión de datos, integración de sistemas, gestión de procesos de negocio, infraestructura y proyectos web. Especialista en temas relacionados con Data Analytics, Digital and Social Data Mining, IT Governace y Data Architect ha trabajado en el sector público y privado en Instituciones como: USFQ, SENESCYT, Banco del Austro S.A, Fidasa S.A, FITBANK, IESS, CNE, ha prestado sus servicios como consultor en el área de las TI en instituciones privadas, cuenta con experiencia académica al ser docente en la Universidad San Francisco de Quito, además autora de un libro y artículos en revistas científicas de alto prestigio.

Registro

Pronto pago: $270 (hasta 3 de marzo)
Tarifa Público General: $ 290
Tarifa Grupal (mínimo 3 personas): $250
Alumni USFQ: $250

La cancelación del valor del programa se podrá realizar a través de las siguientes formas:

PASO 1: Realizar el pago

Transferencia o pago en ventanilla

Datos de la cuenta:

A nombre de Universidad San Francisco de Quito
Banco Bolivariano
Cuenta corriente Nro. 5075003350
(RUC: 1791836154001)

A nombre de Universidad San Francisco de Quito
Banco Pichincha
Cuenta corriente Nro. 3407330004
(RUC: 1791836154001)

Tarjeta de Crédito

Dar clic en el siguiente PAGUE AQUÍ y complete la información solicitada por el formulario. Al finalizar quedará registrado automáticamente en el sistema.

Con tarjetas de crédito Banco de Pichincha, Banco de Guayaquil, Produbando y Banco Bolivariano podrá acceder al siguiente financiamiento: 3 y 6 meses sin intereses, 9 y 12 meses con intereses.

PASO 2: Confirmar tu pago

Si realizó el pago mediante Transferencia o Depósito, por favor enviar una copia del comprobante de depósito (escaneado) y sus datos personales (nombres completos, cedula, teléfono y dirección) al siguiente email: rordonez@usfq.edu.ec

*En caso de requerir factura con datos distintos al del participante, detallar en el correo los siguientes datos (razón social, RUC/cédula, teléfono, dirección y correo electrónico)

Si realizó el pago con Tarjeta de Crédito no es necesario confirmar su pago, el sistema registrará sus datos automáticamente.

PASO 3: Confirmación de registro

Recibirá un mail de confirmación de registro, con la información pertinente al curso.

*La coordinación del programa se reserva el derecho de suspender o reprogramar la realización de la actividad si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos o por motivos de fuerza mayor. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero a la brevedad posible.

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