Máster en Marketing Digital & Máster en Big Data de IEAD
El Máster en Marketing Digital & Máster en Big Data de IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección combina dos disciplinas fundamentales para el éxito empresarial en la era digital. Este programa se dirige a profesionales del marketing, la publicidad, las comunicaciones y la gestión empresarial, que deseen adquirir conocimientos y habilidades para la toma de decisiones estratégicas en el ámbito digital.
OBJETIVOS
- Adquirir conocimientos y habilidades en marketing digital y big data para diseñar estrategias y campañas eficaces en un entorno cada vez más digital.
- Aprender a utilizar herramientas y técnicas de análisis de big data para la toma de decisiones informadas en marketing y ventas.
- Desarrollar habilidades para liderar proyectos de marketing y big data, trabajando con equipos multidisciplinarios y aplicando metodologías de gestión de proyectos.
- Entender cómo las tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial y el internet de las cosas, están transformando el marketing y cómo aprovecharlas para mejorar el rendimiento de la empresa.
- Desarrollar habilidades para el análisis e interpretación de datos a gran escala y la toma de decisiones basadas en datos para mejorar el rendimiento de la estrategia de marketing digital de la empresa.
A QUIÉN VA DIRIGIDO
El objetivo principal del programa es formar profesionales capaces de analizar grandes cantidades de datos y transformarlos en información valiosa para el negocio, utilizando herramientas y técnicas de análisis avanzadas. Los estudiantes adquirirán habilidades técnicas en marketing digital y Big Data, lo que les permitirá diseñar y ejecutar estrategias de marketing eficaces y adaptadas a los requisitos del mercado actual.
REQUISITOS
Para poder acceder a cualquiera de nuestros programas formativos, los solicitantes deberán cumplir los siguientes requisitos: • Estar en posesión de un título de Grado, Arquitectura, Ingeniería Superior o Técnica, Licenciatura, Diplomatura u otro título equivalente. • Estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes. • Profesionales con proyección profesional en el puesto desempeñado. • En el caso que no cumplas con ninguna de las condiciones anteriores, por favor contacta con IEAD y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.
TITULACIÓN
Al finalizar el programa formativo recibirás tu diploma de Máster de forma gratuita.TEMARIO
TEMA 1. FUNDAMENTOS DE MARKETING
De consumidor a usuario
Branding
Buyer persona
Customer journey
Marketing directo e indirecto
TEMA 2. PLAN DE MARKETING
Marketing strategy
Marketing mix
Market research
Marketing strategy II
Plan de acción
Tradicional vs. Digital
Estrategias de precios
TEMA 3. POSICIONAMIENTO WEB
Atraer tráfico web
SEO
SEM
Automatizar ventas
Growth hacking
Marketing automation
Neuromarketing
TEMA 4. MARKETING ANALYTICS
Web: analítica para optimizar sites
Herramientas de analítica
El marketing de afiliación y su medición
Google Data Studio
Operations Management
TEMA 5. E-COMMERCE
E-commerce
Marketplace
Comercio electrónico y dispositivos móviles
Funnel
Medición y KPI
User experience
Campañas digitales
Pago por móvil
TEMA 6. PLAN ESTRATÉGICO DE RR.SS.
Redes sociales
Plan de social media
Estrategia en RR.SS.
Gestión de redes sociales
Monitorización
Social media advertising y social selling
TEMA 7. PROJECT MANAGEMENT
Fundamento del project management
Gestión del equipo
Gestión de los recursos
Herramientas para la gestión ágil de un proyecto
TEMA 8. BIG DATA & ANALYTICS
La relevancia del big data
Organización de proyectos de big data
Metodologías Agile + SCRUM
IA y machine learning
Casos de uso en la industria
TEMA 9. BUSINESS INTELLIGENCE
Business intelligence
BI solutions
KPI
Fuentes de datos
Calidad del dato
TEMA 10. DATA FOR DECISION-MAKING
Open Data
El gobierno del dato
Protección de datos
Diseño de almacenes de datos
Marketing data
TEMA 11. DATA VISUALIZATION
Interpretación de datos
Python
Carto
Power BI
Google Data Studio
TEMA 12. DATA BASE
Fundamentos de bases de datos
Tecnología de bases de datos
Práctica de SQP (MYSQL)
Práctica de NOSQL. MongoDB
Práctica de NOSQL (Hbase)
Bases de datos para grafos
Cloud
TEMA 13. DATA ANALYSIS
Estadística
Medidas
Regresión y correlación
Probabilidad
Distribuciones
Intervalos de confianza
Introducción a los contrastes de hipótesis
Estadística con R
TEMA 14. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Introducción al análisis de datos con Python
Introducción al machine learning
Machine learning supervisado
Machine learning no supervisado
Reinforcement learning
Fundamentos de deep learning
TEMA 15. TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO PARA BIG DATA
Apache Hadoop
El ecosistema Hadoop
Apache Spark
Tecnologías para streaming
Sistemas de ficheros y plataformas para big data en cloud
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