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Máster en Marketing Digital & Máster en Big Data de IEAD

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