MÓDULO 1. TRANSFORMACIÓN DIGITAL

1. UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
2. Introducción a la transformación digital
3. Concepto de innovación
4. Concepto de tecnología
5. Tipología de la tecnología
6. Punto de vista de la ventaja competitiva
7. Según su disposición en la empresa
8. Desde el punto de vista de un proyecto
9. Otros tipos de tecnología
10. La innovación tecnológica
11. Competencias básicas de la innovación tecnológica
12. El proceso de innovación tecnológica
13. Herramientas para innovar
14. Competitividad e innovación
16. UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA SOCIEDAD 3.0
17. Filosofía Web 3.0 y su impacto en el mundo empresarial
18. Socialización de la Web
19. Adaptación del mundo empresarial a las Nuevas tecnologías
21. UNIDAD DIDÁCTICA 3. NUEVO ECOSISTEMA DIGITAL
22. Community Manager
23. Chief Data Officer
24. Data Protection Officer
25. Data Scientist
26. Otros perfiles
27. Desarrollo de competencias informáticas
28. El Papel del CEO como líder en la transformación
30. UNIDAD DIDÁCTICA 4. NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO EN EL ENTORNO DIGITAL
31. La transición digital del modelo de negocio tradicional
32. Nuevos modelos de negocio
33. Freemium
34. Modelo Long Tail
35. Modelo Nube y SaaS
36. Modelo Suscripción
37. Dropshipping
38. Afiliación
39. Infoproductos y E-Learning
40. Otros
42. UNIDAD DIDÁCTICA 5. PLAN DE TRANSFORMACIÓN DIGITAL
43. Diagnóstico de la madurez digital de la empresa
44. Análisis de la innovación en la empresa
45. Elaboración del roadmap
46. Provisión de financiación y recursos tecnológicos
47. Implementación del plan de transformación digital
48. Seguimiento del plan de transformación digital
50. UNIDAD DIDÁCTICA 6. CASOS DE ÉXITO EN LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
51. BBVA y la empresa inteligente
52. DKV Salud y #MédicosfrentealCOVID
53. El Corte Inglés
54. Cepsa y su apuesta por los servicios cloud de AWS
56. UNIDAD DIDÁCTICA 7. EL NUEVO CLIENTE DIGITAL
57. Rediseñando el customer experience
58. La transformación de los canales de distribución: omnicanalidad
59. Plan de marketing digital
60. Buyer´s Journey
61. Growth Hacking: estrategia de crecimiento
62. El nuevo rol del marketing en el funnel de conversión
64. UNIDAD DIDÁCTICA 8. NUEVOS MERCADOS, NUEVAS OPORTUNIDADES
65. Oportunidades de innovación derivadas de la globalización
66. Como Inventar Mercados a través de la Innovación
67. Etapas de desarrollo y ciclos de vida
68. Incorporación al mercado
69. Metodologías de desarrollo
71. UNIDAD DIDÁCTICA 9. LA INNOVACIÓN EN LOS PROCESOS ORGANIZATIVOS
72. La transformación digital de la cadena de valor
73. La industria 4.0
74. Adaptación de la organización a través del talento y la innovación
75. Modelos de proceso de innovación
76. Gestión de innovación
77. Sistema de innovación
78. Como reinventar las empresas innovando en procesos
79. Innovación en Procesos a través de las TIC
80. El Comercio Electrónico: innovar en los canales de distribución
81. Caso de estudio voluntario: La innovación según Steve Jobs
82. Caso Helvex: el cambio continuo
83. La automatización de las empresas: RPA, RBA y RDA

MÓDULO 2. BIG DATA Y STORYTELLING

1. UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
2. ¿Qué es Big Data?
3. La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
4. La importancia de almacenar y extraer información
5. Big Data enfocado a los negocios
6. Open data
7. Información pública
8. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
10. UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS
11. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
12. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
14. UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
15. Definición, Beneficios y Características
16. Ejemplo de uso de Open Data
18. UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
19. Diagnóstico inicial
20. Diseño del proyecto
21. Proceso de implementación
22. Monitorización y control del proyecto
23. Responsable y recursos disponibles
24. Calendarización
25. Alcance y valoración económica del proyecto
27. UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
28. Definiendo el concepto de Business Intelligence y Sociedad de la Información
29. Arquitectura de una solución Business Intelligence
30. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
31. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
32. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
33. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
35. UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
36. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
37. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
38. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
40. UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING
41. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
42. Toma de decisiones operativas
43. Marketing estratégico y Big Data
44. Nuevas tendencias en management
45. Ejercicios Prácticos
47. UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
48. Concepto de Web Semántica
49. Linked Data Vs. Big Data
50. Lenguaje de consulta SPARQL
52. UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS
53. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
54. ¿Qué es IoT?
55. Elementos que componen el ecosistema IoT
56. Arquitectura IoT
57. Dispositivos y elementos empleados
58. Ejemplos de uso
59. Retos y líneas de trabajo futuras
61. UNIDAD DIDÁCTICA 10. STORYTELLING
62. ¿Qué es el Data Storytelling?
63. Elementos clave del Data Storytelling
64. ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
65. ¿Cómo hacer Data Storytelling?

MÓDULO 3. DATA SCIENCE: ALMACENAMIENTO, ANÁLISIS Y PROCESAMIENTO DE DATOS

1. UNIDAD DIDÁCTICA 1.INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
2. ¿Qué es la ciencia de datos?
3. Herramientas necesarias para el científico de datos
4. Data Science & Cloud Computing
5. Aspectos legales en Protección de Datos
7. UNIDAD DIDÁCTICA 2.BASES DE DATOS RELACIONALES
8. Introducción
9. El modelo relacional
10. Lenguaje de consulta SQL
11. MySQL Una base de datos relacional
13. UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
14. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
15. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
16. Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
17. Sistemas de Bases de datos NoSQL
19. UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
20. ¿Qué es MongoDB?
21. Funcionamiento y uso de MongoDB
22. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
23. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
24. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
25. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
26. Consulta de datos en MongoDB
28. UNIDAD DIDÁCTICA 5. WEKA Y DATA MINING
29. ¿Qué es Weka?
30. Técnicas de Data Mining en Weka
31. Interfaces de Weka
32. Selección de atributos
34. UNIDAD DIDÁCTICA 6. PENTAHO
35. Una aproximación a PENTAHO
36. Soluciones que ofrece PENTAHO
37. MongoDB & PENTAHO
38. Hadoop & PENTAHO
39. Weka & PENTAHO
41. UNIDAD DIDÁCTICA 7. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
42. Introducción a R
43. ¿Qué necesitas?
44. Tipos de datos
45. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
46. Integración de R en Hadoop
48. UNIDAD DIDÁCTICA 8. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
49. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
50. Inferencia estadística
51. Modelos de regresión
52. Pruebas de hipótesis
54. UNIDAD DIDÁCTICA 9. ANÁLISIS DE LOS DATOS
55. Inteligencia Analítica de negocios
56. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
57. Presentación de resultados

MÓDULO 4. ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON

1. UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
2. ¿Qué es el análisis de datos?
4. UNIDAD DIDÁCTICA 2. LIBRERÍAS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS: NUMPY, PANDAS Y MATPLOTLIB
5. Análisis de datos con NumPy
6. Pandas
7. Matplotlib
9. UNIDAD DIDÁCTICA 3. FILTRADO Y EXTRACCIÓN DE DATOS
10. Cómo usar loc en Pandas
11. Cómo eliminar una columna en Pandas
13. UNIDAD DIDÁCTICA 4. PIVOT TABLES
14. Pivot tables en pandas
16. UNIDAD DIDÁCTICA 5. GROUPBY Y FUNCIONES DE AGREGACIÓN
17. El grupo de pandas
19. UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUSIÓN DE DATAFRAMES
20. Python Pandas fusionando marcos de datos
22. UNIDAD DIDÁCTICA 7. VISUALIZACIÓN DE DATOS CON MATPLOTLIB Y CON SEABORN
23. Matplotlib
24. Seaborn
26. UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
27. Aprendizaje automático
29. UNIDAD DIDÁCTICA 9. REGRESIÓN LINEAL Y REGRESIÓN LOGÍSTICA
30. Regresión lineal
31. Regresión logística
33. UNIDAD DIDÁCTICA 10. ÁRBOL DE DECISIONES
34. Estructura de árbol
36. UNIDAD DIDÁCTICA 11. NAIVE BAYES
37. Algortimo de Naive bayes
38. Tipos de Naive Bayes
40. UNIDAD DIDÁCTICA 12. SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM)
41. Máquinas de vectores soporte (Support Vector Machine-SVM)
42. ¿Cómo funciona SVM?
43. Núcleos SVM
44. Construcción de clasificador en Scikit-learn
46. UNIDAD DIDÁCTICA 13. KNN
47. K-nearest Neighbors (KNN)
48. Implementación de Python del algoritmo KNN
50. UNIDAD DIDÁCTICA 14. PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)
51. Análisis de componentes principales
53. UNIDAD DIDÁCTICA 15. RANDOM FOREST
54. Algorimto de Random Forest

MÓDULO 5. DATA MINING, APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y MACHINE LEARNING

1. UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
2. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
3. Proceso KDD
4. Modelos y Técnicas de Data Mining
5. Áreas de aplicación
6. Minería de textos y Web Mining
7. Data mining y marketing
9. UNIDAD DIDÁCTICA 2. EL CICLO DE DATA MINING: FASES Y TIPOS DE PROBLEMAS
10. Tipos de problemas
11. Implicaciones de los datos, dominios, técnicas en las fases del proceso
12. Casos de uso
14. UNIDAD DIDÁCTICA 3. TÉCNICAS DE DATA MINING
15. Clasificación o Arboles de decisión o Naive Bayes
16. Clustering o K-means o EM
17. Asociacion o A priori
19. UNIDAD DIDÁCTICA 4. ECOSISTEMA HADOOP
20. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
21. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
22. Sistema de archivos HDFS
23. MapReduce con Hadoop
24. Apache Hive
25. Apache Hue
26. Apache Spark
28. UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
29. Introducción a la inteligencia artificial
30. Historia
31. La importancia de la IA
33. UNIDAD DIDÁCTICA 6. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
34. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
36. UNIDAD DIDÁCTICA 7. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA
37. Relación entre inteligencia artificial y big data
38. IA y Big Data combinados
39. El papel del Big Data en IA
40. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
42. UNIDAD DIDÁCTICA 8. SISTEMAS EXPERTOS
43. Sistemas expertos
44. Estructura de un sistema experto
45. Inferencia: Tipos
46. Fases de construcción de un sistema
47. Rendimiento y mejoras
48. Dominios de aplicación
49. Creación de un sistema experto en C#
50. Añadir incertidumbre y probabilidades
52. UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
53. Introducción
54. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
55. Ejemplos de aprendizaje automático
56. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
57. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
58. El futuro del aprendizaje automático
60. UNIDAD DIDÁCTICA 10. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
61. Introducción
62. Algoritmos
64. UNIDAD DIDÁCTICA 11. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
65. Introducción
66. Filtrado colaborativo
67. Clusterización
68. Sistemas de recomendación híbridos
70. UNIDAD DIDÁCTICA 12. CLASIFICACIÓN
71. Clasificadores
72. Algoritmos
74. UNIDAD DIDÁCTICA 13. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
75. Componentes
76. Aprendizaje
78. UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS DE ELECCIÓN
79. Introducción
80. El proceso de paso de DSS a IDSS
81. Casos de aplicación

MÓDULO 6. VISUALIZACIÓN DE DATOS

1. UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
2. ¿Qué es la visualización de datos?
3. Importancia y herramientas de la visualización de datos
4. Visualización de datos: Principios básicos
6. UNIDAD DIDÁCTICA 2. TABLEAU
7. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
8. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
9. Instalación Tableau
10. Espacio de trabajo y navegación
11. Conexiones de datos en Tableau
12. Tipos de filtros en Tableau
13. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
14. Tablas y gráficos en Tableau
16. UNIDAD DIDÁCTICA 3. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)
17. Fundamentos D3
18. Instalación D3
19. Funcionamiento D3
20. SVG
21. Tipos de datos en D3
22. Diagrama de barras con D3
23. Diagrama de dispersión con D3
25. UNIDAD DIDÁCTICA 4. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO)
26. Visualización de datos
27. Tipologías de gráficos
28. Fuentes de datos
29. Creación de informes
31. UNIDAD DIDÁCTICA 5. QLIKVIEW
32. Instalación y arquitectura
33. Carga de datos
34. Informes
35. Transformación y modelo de datos
36. Análisis de datos
38. UNIDAD DIDÁCTICA 6. POWER BI
39. Introducción a Power BI
40. Instalación de Power BI
41. Modelado de datos
42. Visualización de datos
43. Dashboards
44. Uso compartido de datos
46. UNIDAD DIDÁCTICA 7. CARTO
47. CartoDB
48. ¿Qué es CARTO?
49. Carga y uso de datos. Tipos de análisis
50. Programación de un visor con la librería CARTO.js
51. Uso de ejemplos y ayudas de la documentación de la API

MÓDULO 7. VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R CON GGPLOT2

1. UNIDAD DIDÁCTICA 1. GGPLOT2 COMO LIBRERÍA PARA VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R
2. Introducción a Gplot
3. El paquete ggplot2
5. UNIDAD DIDÁCTICA 2. EJES
6. Cambiar títulos de eje
7. Aumentar el espacio entre ejes y títulos de ejes
8. Cambiar la estética de los títulos de Axis
9. Cambiar la estética del texto del eje
10. Texto del eje de rotación
11. Eliminar texto de eje y marcas
12. Eliminar títulos de eje
13. Límite del rango del eje
14. Forzar el trazado para que comience en el origen
15. Ejes con la misma escala
16. Usar una función para modificar etiquetas
18. UNIDAD DIDÁCTICA 3. TÍTULOS
19. Añade un título
20. Ajustar la posición de los títulos
21. Use una fuente no tradicional en su título
22. Cambiar espaciado en texto de varias líneas
24. UNIDAD DIDÁCTICA 4. LEYENDAS
25. Trabajando con leyendas
26. Apaga la leyenda
27. Eliminar títulos de leyenda
28. Cambiar la posición de la leyenda
29. Cambiar la dirección de la leyenda
30. Cambiar el estilo del título de la leyenda
31. Cambiar título de leyenda
32. Cambiar el orden de las claves de leyenda
33. Cambiar etiquetas de leyenda
34. Cambiar cuadros de fondo en la leyenda
35. Cambiar el tamaño de los símbolos de leyenda
36. Dejar una capa fuera de la leyenda
37. Adición manual de elementos de leyenda
38. Usar otros estilos de leyenda
40. UNIDAD DIDÁCTICA 5. FONDOS Y LÍNEAS DE CUADRÍCULA
41. Cambiar el color de fondo del panel
42. Cambiar líneas de cuadrícula
43. Cambiar el espaciado de las líneas de cuadrícula
44. Cambiar el color de fondo de la trama
46. UNIDAD DIDÁCTICA 6. MÁRGENES
47. Trabajar con márgenes
49. UNIDAD DIDÁCTICA 7. GRÁFICOS DE PANELES MÚLTIPLES
50. Trabajar con gráficos de paneles múltiples
51. Crear múltiplos pequeños basados en una variable
52. Permitir que los ejes deambulen libremente
53. Uso facet_wrapcon dos variables
54. Modificar el estilo de los textos de la tira
55. Crear un panel de diferentes parcelas
57. UNIDAD DIDÁCTICA 8. COLORES
58. Trabajar con colores
59. Especificar colores individuales
60. Asignar colores a las variables
61. Variables Cualitativas
62. Seleccionar manualmente colores cualitativos
63. Utilice paletas de colores cualitativas integradas
64. Use paletas de colores cualitativos de paquetes de extensión
65. Variables Cuantitativas
66. La paleta de colores Viridis
67. Usar paletas de colores cuantitativas de paquetes de extensión
68. Modificar paletas de colores después
70. UNIDAD DIDÁCTICA 9. TEMAS
71. Cambiar el estilo de trazado general
72. Cambiar la fuente de todos los elementos de texto
73. Cambiar el tamaño de todos los elementos de texto
74. Cambiar el tamaño de todos los elementos de línea y rectángulo
75. Crea tu propio tema
76. Actualizar el tema actual
78. UNIDAD DIDÁCTICA 10. LÍNEAS
79. Agregar líneas horizontales o verticales a un gráfico
80. Agregar una línea dentro de un gráfico
81. Agregar líneas curvas y flechas a un gráfico
83. UNIDAD DIDÁCTICA 11. TEXTO
84. Agregue etiquetas
85. Agregar anotaciones de texto
86. Use Markdown y HTML Rendering para anotaciones
88. UNIDAD DIDÁCTICA 12. COORDENADAS
89. Voltear una parcela
90. arreglar un eje
91. Invertir un eje
92. Transformar un eje
93. Circularizar una parcela
95. UNIDAD DIDÁCTICA 13. TIPOS DE GRÁFICOS
96. Alternativas a un diagrama de caja
97. Crear una representación de alfombra en un gráfico
98. Crear una matriz de correlación
99. Crear un gráfico de contorno
100. Crear un mapa de calor
101. Crear un diagrama de cresta
103. UNIDAD DIDÁCTICA 14. CINTAS
104. Trabajar con cintas (AUC, CI, etc.)
106. UNIDAD DIDÁCTICA 15. SUAVIZADOS
107. Predeterminado: agregar un suavizado LOESS o GAM
109. UNIDAD DIDÁCTICA 16. GRÁFICOS INTERACTIVOS
110. Trabajar con gráficos interactivos

MÓDULO 8. ANALÍTICA WEB

1. UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA ANALÍTICA WEB
2. ¿Qué es la analítica web?
3. Establecimiento de objetivos y KPIs
4. Métricas principales y avanzadas
5. Objetivos y ventajas de medir
6. Plan de medición
8. UNIDAD DIDÁCTICA 2. GOOGLE ANALYTICS 4
9. Introducción a Google Analytics 4
10. Interfaz
11. Métricas y dimensiones
12. Informes básicos
13. Filtros
14. Segmentos
15. Eventos
16. Informes personalizados
17. Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos
19. UNIDAD DIDÁCTICA 3. GOOGLE TAG MANAGER
20. Introducción a GTM
21. Implementación con GTM
22. Medición con GTM
23. Uso de Debug/Preview Mode
25. UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELOS DE ATRIBUCIÓN
26. La atribución
27. Multicanalidad
28. Customer Journey
29. Principales modelos de atribución
30. Modelos de atribución personalizados
32. UNIDAD DIDÁCTICA 5. CREACIÓN DE DASHBORAD CON GOOGLE DATA STUDIO
33. Planificación del Dashboard
34. Características del Dashboard
35. Introducción a Data Studio
36. Conectores
37. Tipos de gráficos
38. Personalización de informes
39. Elementos de control
40. Dimensiones y métricas
41. Campos Calculados
42. Compartir informes
44. UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL SEO
45. Introducción al SEO
46. Historia de los motores de búsqueda
47. Componentes de un motor de búsqueda
48. Organización de resultados en un motor de búsqueda
49. La importancia del contenido
50. El concepto de autoridad en Internet
51. Campaña SEO
53. UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL SEM
54. Introducción al SEM
55. Principales conceptos en SEM
56. Sistema de pujas y Calidad del anuncio
57. Primer contacto con Google Ads
58. Creación de anuncios con calidad
59. Indicadores clave de rendimiento en SEM
61. UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB ORIENTADA A LAS REDES SOCIALES
62. Análisis del tráfico en redes sociales
63. Fijar objetivos en redes sociales
64. Facebook
65. Twitter
66. Youtube
67. LinkedIn
68. Tik tok
69. Instagram
71. UNIDAD DIDÁCTICA 9. TÉCNICAS Y ESTRATEGIAS
72. Usabilidad
73. Mapas de calor
74. Grabaciones de sesiones de usuario
75. Ordenación de tarjetas
76. Test A/B
77. Test multivariante
78. KPI, indicadores clave de rendimiento
79. Cambios a realizar para optimizar una página web
81. UNIDAD DIDÁCTICA 10. OTRAS HERRAMIENTAS PARA ANALÍTICA WEB
82. Hotjar
83. Microsoft Power BI
84. Google Search Console
85. Matomo
86. Awstats
87. Chartbeat
88. Adobe Analytics
90. UNIDAD DIDÁCTICA 11. COOKIES Y TECNOLOGÍAS DE SEGUIMIENTO
91. ¿Qué son las cookies?
92. Tipos de cookies
93. GDPR
94. Herramientas para manejar el consentimiento de cookies

MÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MÁSTER (PFM)