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Objetivo del módulo:
El objetivo del módulo "Algoritmos analíticos para big data de clientes" es
proporcionar a los start-uppers conocimientos sobre el proceso de análisis de
grandes y variados conjuntos de datos (Big Data), para descubrir información que
pueda ayudar a tomar decisiones empresariales a través del uso de la analítica y
los motores de búsqueda.
Duración: 5 semanas (5 horas de autoaprendizaje por semana; 25 horas en
total)
ECVET: 1 punto
Longitud del • 20 páginas de materiales de estudio divididos en 6
material: capítulos,
• una vez completado cada capítulo, se pedirá al
alumno que realice diferentes ejercicios interactivos.
Objetivos curriculares del modulo:
• Proporcionar conocimiento de Big Data y Analítica de clientes.
• Comprender cómo estos datos pueden informar a las decisiones
empresariales.
• Describir las principales herramientas utilizadas para predecir el
comportamiento del cliente.
• Ofrecer explicaciones sobre las últimas prácticas recomendadas en otras
start-ups.
• Desarrollar conocimientos y habilidades a través de la realización de un
proyecto en torno a los desafíos y problemas que pueden enfrentar en
el mundo real.
Resultados de aprendizaje del módulo:
• Entender el concepto de Big Data y sus diferentes fuentes;
• Obtener conocimientos de Analítica de Clientes y los diversos términos
y conceptos involucrados.
• Obtener información sobre los diferentes tipos de análisis e información
del cliente;
• Entender el ciclo de datos
• Aprender cómo funcionan los motores de búsqueda;
• Obtener conocimiento sobre SEO y SEM;
• Ser competentes en el uso de herramientas de análisis;
• Ser competentes en las herramientas del Motor de Búsqueda;
• Ser competentes en la creación de un marco de análisis de datos.
Métodos de enseñanza del • Aprendizaje basado en juegos
módulo: • Aprendizaje centrado en el alumno
Programa: Erasmus+
Acción Clave: Cooperación para la innovación y el intercambio de buenas prácticas
Tipo de Acción: Asociaciones estratégicas en el ámbito de la educación y la formación profesional
Número de Proyecto: 2019-1-PL01-KA202-065209
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