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ANALÍTICA WEB Y REDES SOCIALES

inicio

2023 por confirmar
Inversión: $2.900.000 |
Duración: 100 horas (80 presenciales)

horario

Martes, miércoles y jueves
6:00 p.m.a 10:00 p.m.

líneas de información

Teléfono: 325 81 81
Línea gratuita: 01 8000 11 0414

INSCRIPCIONES ABIERTAS

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acerca del programaplan de estudiosdocentes

Presentación del Diplomado ANALÍTICA WEB Y REDES SOCIALES

La llamada era digital, la revolución de los datos y la influencia de las redes sociales hacen del mundo de hoy un espacio lleno de nuevas experiencias y necesidades digitales y de manejo de datos. El crecimiento diario de usuarios en sitios como Facebook, Twitter y YouTube genera cada día nuevos y más datos que pueden ser usados para generar ventajas competitivas en compañías proveedoras de productos o servicios.

Sin embargo, esta gran cantidad de información que internet y las redes sociales proveen cada día, solo es aprovechada por pocas compañías que están en capacidad de analizar o interpretar el gran flujo de datos. Esto hace que este valioso recurso no vaya más allá del número de seguidores, likes o visualizaciones. Por esta razón, el análisis y monitoreo de datos de las redes sociales permite entender, organizar y encaminar las estrategias de marketing digital con estrategias medibles y acordes a las necesidades de la empresa y los usuarios y así generar un beneficio real para la organización.

La gestión de datos de redes sociales permite obtener una comprensión profunda acerca de cómo las personas interactúan con sus productos, qué opinan de éstos y cómo acceden y usan sus sitios web, cuentas o aplicaciones. Además, permite hacer mejor uso de métricas usadas para tomar decisiones que optimicen los recursos empresariales, conocer las necesidades del público, evaluar la presencia frente a la competencia, ajustar su oferta, mejorar la experiencia de sus usuario y atraer nuevos clientes.

Una de las ventajas más importantes de analizar y monitorear estadísticas de datos en redes sociales es que al realizarlo permanentemente esto puede convertirse en un elemento diferenciador sostenible en el tiempo que permita a las empresas y marcas conocer sus clientes, la evolución del mercado, ataques de reputación y estrategias de competidores.

Dirigido A

Profesionales, Ejecutivos, Emprendedores, Analista de redes sociales, Community managers, Analistas Web, Analistas de datos, Relacionistas públicos, publicistas, comunicadores, entre otros; que busquen generar estrategias basadas en la analítica web y herramientas de métricas en marketing digital para el mejoramiento de su marca, oferta de valor y competitividad empresarial.

Competencias que desarrolla el programa

  • Extracción, manejo y visualización de estadísticas en redes sociales
  • Interpretación correcta de resultados de la analítica de datos de redes sociales.
  • Uso de programas para análisis de datos y monitoreo de redes sociales
  • Uso e interpretación de estadísticas basadas en datos de redes sociales para visualización de campañas, estrategias y toma de decisiones.
  • Manejo de herramientas estadísticas para medir influencia en redes sociales.
  • Análisis de modelos en redes.
  • Uso de minería de datos para análisis de datos y texto en redes sociales.

promesa de valor

  • Único diplomado presencial en Bogotá dedicado exclusivamente a herramientas de análsis de datos y monitoreo aplicado a redes sociales.
  • Docentes de alto nivel académico y con experiencia en el manejo de datos a nivel científico y empresarial.
  • Casos de estudio
  • Sesiones teórico prácticas
  • Ejemplos aplicados a casos específicos de áreas de interés de los participantes del diplomado.
  • Acompañamientos y asesorías personalizadas
* El diplomado tiene una intensidad de 80 horas presenciales y 20 horas de trabajo autónomo por parte del estudiante.

Plan De Estudios Diplomado ANALÍTICA WEB Y REDES SOCIALES - Contenido

La metodología de este diplomado se basará en el desarrollo práctico de los conceptos trabajados en clase. Durante las sesiones se presentarán herramientas de monitoreo de redes sociales como Google Analytics, Facebook Insights, Twitter Analytics, y herramientas de análisis de datos para redes sociales como Excel y Phyton. La metdología estará basada en las aplicaciones y se hará uso de ejemplos específicos que aporten información para ser analizada, procesada e interpretada en el desarrollo de la clase. Adicionalmente el programa será apoyado en su totalidad por medio de la elaboración de talleres prácticos realizados con las diferentes herramientas y softwares.

MÓDULO I. Manejo de Datos y Análisis Descriptivo

  • Sentido numérico: ¿Para qué los números?
  • Dimensionalidad numérica: ¿Qué tan grande son las cifras? ¿Es mucho o es poco? ¿Cómo dimensionarlas y entenderlas?
  • Índices, tasas y variaciones: ¿Qué tanto cambió? ¿Es significativo el cambio? ¿Cómo medir la variación?
  • Manejo de datos y pensamiento aleatorio: Y con todos esos números ¿Por dónde empezar? ¿Qué hacer?
    • Conceptos básicos. Variables.
    • Distribución de frecuencia. Gráficos.
    • Medidas de Tendencia Central
    • Medidas de Posición
    • Medidas de Dispersión
    • Distribuciones de frecuencias conjuntas

MÓDULO II. Herramientas Estadísticas para Medir Influencia en Redes Sociales

  • Google Analytics: Tiempo real, audiencia y adquisiciones.
  • Facebook Insights: Alcance y caracterización de audiencia con datos demográficos y de ubicación (sexo, edad, lugar de procedencia, idioma
  • Twitter Analytics: Caracterización demográfica y de ubicación de audiencia y seguimiento de Tweets (Impresiones, Interacciones, Tasa de interacción)
  • Estadísticas de YouTube: Estadísticas de visualizaciones (Número de reproducciones, Número de minutos de reproducción, Número de suscriptores nuevos, Número de me gusta, Fuentes de tráfico y Lugares de reproducción)

MÓDULO III. Datos en Redes Sociales y Análisis de Modelos

  • Medidas de redes.
  • Tipos de datos.
  • Adquisición de datos de redes.
  • Bases de datos.
  • Métodos de organización, distribución y limpieza.
  • Categorización de modelos de redes y métodos analíticos.
  • Ciclo de vida de los datos.
  • Herramientas computacionales, web analytics y herramientas de programación.

MÓDULO IV. Minería de Datos y Modelos de Optimización

Google Analytics

  • Muestreo y preparación de datos.
  • Recuperación de información y métodos de difusión.
  • Optimización analítica.
  • Aprendizaje supervisado y no supervisado.
  • Modelos en hojas de cálculo.
  • Paquetes en Phyton para análisis de datos.

MÓDULO V. Visualización de Datos

Módulo SEO

  • Distribuciones de datos de redes.
  • Patrones de comportamiento.
  • Analítica y modelos de pronóstico.
  • Tablas y charts.
  • Data Dashboards.
  • Visualización avanzada

MÓDULO VI. Análisis de Datos de Redes Sociales.

  • Acceso a datos en Twitter, YouTube y Facebook
  • Uso de Phyton para extraer información de twitter, Facebook y YouTube
  • Análisis de sentimiento con datos de Twitter
  • Minería de texto con Twitter

DIRECTOR ACADÉMICO Y DOCENTE

Laura Gómez Bermeo

Matemática y Especialista en Matemáticas Aplicadas. MA en Educación, Liderazgo y Gerencia de Bath Spa University (Inglaterra). Joven investigadora de Colciencias en temas de matemática aplicada, específicamente en teoría de grafos y redes complejas aplicadas a economía, comercio y redes sociales. Ponente en eventos nacionales e internacionales de matemática aplicada y educación. Actualmente docente e investigadora en la línea de educación matemática y analítica de datos. Docente de cursos de cursos de Matemáticas y manejo de datos para estudiantes de Comunicación Social y Periodismo. Investigadora colaboradora del experimento DUNE, consorcios de trigger y photon detector.

Docentes

Martha Lucía Corrales Bossio
Ingeniera de Sistemas, con especialización en Estadística, Maestría en estadística, y actual candidata a doctor en estadística. Experta diseñadora de soluciones para Internet, Microsoft Certified Professional, catedrática en sistemas, auditoría de sistemas, matemáticas, probabilidad y estadística, facilitadora en herramientas de software Microsoft Office Professional y herramientas de software estadístico con experiencia en investigación científica aplicada al desarrollo económico y a la responsabilidad social ambiental y con certificación internacional en manejo de riesgos
Luz Stella Gómez Fajardo, Ph.D.
Dr.rer.nat. en Física Experimental de Altas Energías de la Universidad Humboldt de Berlín, Alemania. MSc. en Ciencias-Física de la Universidad de los Andes. Licenciada en Física de la Universidad Pedagógica Nacional. Tópico de Tesis Doctoral: Manejo visualización para minería, limpieza, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Científica del Laboratorio Deutsches Elektronen-Synchrotron (DESY), Alemania. Analista de datos a mediana y gran escala, e investigadora y analista de datos del experimento LHC (Gran Colisionador de Hadrones) en la Organización Europea para la Investigación Nuclear, CERN en Suiza. Especialidad en desarrollo de software orientado a objetos, métodos estadísticos, simulación y visualización de datos. Experticia en manipulación y análisis de datos a escala peta-byte en sistemas de computación distribuida, desarrollo e implementación de algoritmos. Experiencia de diez años en docencia universitaria: métodos matemáticos, estadística, programación avanzada para Big Data, matemáticas especiales. Docente – investigadora de la Escuela de Matemáticas. Investigadora colaboradora del experimento DUNE, consorcios de trigger y photon detector.
Hermes Martínez Navas
Matemático de la Universidad Nacional de Colombia, Magíster en Matemáticas de la Universidad de Los Andes, Doctor en Ciencias Naturales de la Universidad de Bonn. Experiencia de más de 7 años en el sector educativo en universidades como: Universidad de los Andes, Universidad del Rosario, Universidad Distrital Francisco José de Caldas y Universidad Sergio Arboleda. Investigador en analítica de datos para gestión de cartera, estrategias de inversión y modelación de riesgo. Investigador colaboradora del experimento DUNE, consorcios de trigger y photon detector.

Camilo Andrés Hurtado Erasso

Ingeniero en mecatrónica e ingeniero en telecomunicaciones de la Universidad Militar Nueva Granada y Maestría en Matemáticas Aplicadas. Emprendedor digital con múltiples reconocimientos académicos,de emprendimiento y experiencias internacionales; ponente en eventos nacionales de ingeniería. Docente del Departamento de Matemáticas de la Universidad Sergio Arboleda; asistente de investigación en robótica modular en la Universidad Militar Nueva Granada; cofundador y CEO de Kóndoro, tecnologías 3D; 1° Dan de Karate-do Shotokan Ryu.