Información sobre el curso

En este curso aprenderemos sobre herramientas versátiles para investigar el análisis de sentimientos en línea y la velocidad de difusión de los mensajes relacionados con la competencia y otras tendencias en las plataformas sociales. Descubrirás algunas herramientas listas para usar y cómo convertir la escucha en redes sociales en conocimientos comerciales aplicables: ¿qué opinan las personas sobre tu marca?, ¿tus competidores están teniendo problemas en logística o atención al cliente?, ¿dónde puedes encontrar oportunidades para competir? Aprende cómo las redes sociales y el monitoreo pueden beneficiar a tu negocio.

¿Qué aprenderás en este curso?

En este texto se abordarán diferentes aspectos relacionados con la extracción y análisis de datos de las redes sociales. Para ello, se describirán los términos y keywords más relevantes en este ámbito, así como la importancia de agrupar los datos por tópicos. En primer lugar, es fundamental identificar métodos avanzados para extraer y analizar datos de las redes sociales. Esto implica utilizar herramientas y técnicas que permitan recopilar información de manera eficiente y precisa. Algunos de estos métodos incluyen el uso de APIs de las plataformas sociales, el web scraping y el análisis de datos en tiempo real. Por otro lado, es necesario diferenciar entre la analítica cualitativa y cuantitativa. La analítica cualitativa se centra en comprender el significado y la interpretación de los datos, mientras que la analítica cuantitativa se enfoca en medir y c uantificar los datos. Ambas formas de análisis son complementarias y se utilizan para agregar valor a la información obtenida de las redes sociales. Finalmente, es importante analizar los elementos de los datos de sentimiento y de engagement. El sentimiento se refiere a la actitud o emoción expresada por los usuarios en sus publicaciones, comentarios o interacciones en las redes sociales. Por otro lado, el engagement se refiere al nivel de participación y compromiso de los usuarios con una marca o contenido específico. Ambos elementos son clave para comprender la percepción y la interacción de los usuarios en las redes sociales. En resumen, el análisis de datos de las redes sociales requiere la comprensión de términos y keywords relevantes, así como la utilización de métodos avanzados de extracción y análisis. Además, es necesario diferenciar entre la analítica cualitativa y cuantitativa, y comprender cómo se complementan para agregar valor. Por último, es fundamental analizar los elementos de los datos de sentimiento y de engagement para obtener una visión completa de la interacción de los usuarios en las redes sociales.