Digital Analytics - SI367 - 202101

Descripción del Articulo

Descripción: El Curso de especialidad de Digital Analytics, en la Carrera de Ingeniería de Sistemas de Información es de carácter teórico-práctico, dirigido a los estudiantes del sexto ciclo. Busca desarrollar las competencias generales para el análisis de datos, con un enfoque en la analítica web,...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Chinchay Celada, Milton Enrique
Formato: informe técnico
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Repositorio:UPC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/666915
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/10757/666915
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:SI367
id UUPC_98de491b4659e048d33c4eaefffa581a
oai_identifier_str oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/666915
network_acronym_str UUPC
network_name_str UPC-Institucional
repository_id_str 2670
spelling 2611388fb6cac0fb1967c85c614a8115Chinchay Celada, Milton Enrique2022-11-30T20:25:33Z2022-11-30T20:25:33Z2021-03http://hdl.handle.net/10757/666915Descripción: El Curso de especialidad de Digital Analytics, en la Carrera de Ingeniería de Sistemas de Información es de carácter teórico-práctico, dirigido a los estudiantes del sexto ciclo. Busca desarrollar las competencias generales para el análisis de datos, con un enfoque en la analítica web, que han de servir para tomar mejores decisiones a través del razonamiento cuantitativo, cualitativo, aprendizaje continuo y autónomo. El alumno aprenderá a analizar los datos disponibles de la actividad online de un emprendimiento, convertirlos en conclusiones de valor, aprenderá cómo los analistas describen, predicen e informan al negocio. Desarrollará una cultura analítica que le ayudará a tomar mejores decisiones, para la optimización de su website/blog y brindar valor a su cliente. Por tanto, el curso Digital Analytics se desarrollarán proyectos por equipos de trabajo, que ayudará a aportar insights accionables, reforzar la propuesta de valor, atraer visitantes, convertirlos en leads y finalmente cerrar clientes, todo alineados con los objetivos del proyecto y sobre la base de una metodología de Inbound Marketing: Atracción mediante tráfico orgánico; Conversión a leads; Educación con contenidos de valor; Cierre y Fidelización con un enfoque en la generación de branding, engagement y perfil del cliente. Propósito: El curso de Digital Analytics, ha sido diseñado con el propósito de permitir al alumno, desarrollar sus competencias digitales con herramientas de Google Analytics, como la función tiempo real, informes personalizados, visualización del flujo de tráfico, segmentos, función de inteligencia, alertas y muchas más, que será desplegado y monitoreado con la puesta en marcha de un proyecto final web/blog. El curso contribuye también, al desarrollo de la competencia general Razonamiento Cuantitativo (nivel 2) y a la competencia especifica (7): Aprendizaje continuo y autónomo (nivel 2). El curso tiene como requisito al curso SI378 Social Media.application/pdfspaUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)Repositorio Académico - UPCreponame:UPC-Institucionalinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPCSI367Digital Analytics - SI367 - 202101info:eu-repo/semantics/report2022-11-30T20:25:33ZTHUMBNAILSI367_Digital_Analytics_202101.pdf.jpgSI367_Digital_Analytics_202101.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg59660https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/666915/3/SI367_Digital_Analytics_202101.pdf.jpg25ed1cfd737cca981fadcbb2262562a4MD53falseTEXTSI367_Digital_Analytics_202101.pdf.txtSI367_Digital_Analytics_202101.pdf.txtExtracted texttext/plain16496https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/666915/2/SI367_Digital_Analytics_202101.pdf.txt687ff35675300a9f249ace30ad2c4f2aMD52falseORIGINALSI367_Digital_Analytics_202101.pdfapplication/pdf20193https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/666915/1/SI367_Digital_Analytics_202101.pdfc8dfa9573aa4a63cb28b5b02ecac0c36MD51true10757/666915oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/6669152022-12-01 12:06:21.337Repositorio académico upcupc@openrepository.com
dc.title.none.fl_str_mv Digital Analytics - SI367 - 202101
title Digital Analytics - SI367 - 202101
spellingShingle Digital Analytics - SI367 - 202101
Chinchay Celada, Milton Enrique
SI367
title_short Digital Analytics - SI367 - 202101
title_full Digital Analytics - SI367 - 202101
title_fullStr Digital Analytics - SI367 - 202101
title_full_unstemmed Digital Analytics - SI367 - 202101
title_sort Digital Analytics - SI367 - 202101
author Chinchay Celada, Milton Enrique
author_facet Chinchay Celada, Milton Enrique
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Chinchay Celada, Milton Enrique
dc.subject.none.fl_str_mv SI367
topic SI367
description Descripción: El Curso de especialidad de Digital Analytics, en la Carrera de Ingeniería de Sistemas de Información es de carácter teórico-práctico, dirigido a los estudiantes del sexto ciclo. Busca desarrollar las competencias generales para el análisis de datos, con un enfoque en la analítica web, que han de servir para tomar mejores decisiones a través del razonamiento cuantitativo, cualitativo, aprendizaje continuo y autónomo. El alumno aprenderá a analizar los datos disponibles de la actividad online de un emprendimiento, convertirlos en conclusiones de valor, aprenderá cómo los analistas describen, predicen e informan al negocio. Desarrollará una cultura analítica que le ayudará a tomar mejores decisiones, para la optimización de su website/blog y brindar valor a su cliente. Por tanto, el curso Digital Analytics se desarrollarán proyectos por equipos de trabajo, que ayudará a aportar insights accionables, reforzar la propuesta de valor, atraer visitantes, convertirlos en leads y finalmente cerrar clientes, todo alineados con los objetivos del proyecto y sobre la base de una metodología de Inbound Marketing: Atracción mediante tráfico orgánico; Conversión a leads; Educación con contenidos de valor; Cierre y Fidelización con un enfoque en la generación de branding, engagement y perfil del cliente. Propósito: El curso de Digital Analytics, ha sido diseñado con el propósito de permitir al alumno, desarrollar sus competencias digitales con herramientas de Google Analytics, como la función tiempo real, informes personalizados, visualización del flujo de tráfico, segmentos, función de inteligencia, alertas y muchas más, que será desplegado y monitoreado con la puesta en marcha de un proyecto final web/blog. El curso contribuye también, al desarrollo de la competencia general Razonamiento Cuantitativo (nivel 2) y a la competencia especifica (7): Aprendizaje continuo y autónomo (nivel 2). El curso tiene como requisito al curso SI378 Social Media.
publishDate 2021
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2022-11-30T20:25:33Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2022-11-30T20:25:33Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2021-03
dc.type.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/report
format report
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10757/666915
url http://hdl.handle.net/10757/666915
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.es_PE.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
dc.source.es_PE.fl_str_mv Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
Repositorio Académico - UPC
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UPC-Institucional
instname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
instacron:UPC
instname_str Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
instacron_str UPC
institution UPC
reponame_str UPC-Institucional
collection UPC-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/666915/3/SI367_Digital_Analytics_202101.pdf.jpg
https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/666915/2/SI367_Digital_Analytics_202101.pdf.txt
https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/666915/1/SI367_Digital_Analytics_202101.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 25ed1cfd737cca981fadcbb2262562a4
687ff35675300a9f249ace30ad2c4f2a
c8dfa9573aa4a63cb28b5b02ecac0c36
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio académico upc
repository.mail.fl_str_mv upc@openrepository.com
_version_ 1837186740920516608
score 13.959468
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).