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Modalidad
Online
Duración - Créditos
725 horas - 5 ECTS
Baremable Oposiciones
Administración pública
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Especializado
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Plan de estudios de Master Marketing Data Science

MASTER DATA SCIENCE. Si estás interesado en conocer el apasionante entorno del Bid Data y tratamiento de grandes volúmenes de datos, no esperes más y realiza nuestro Máster Data Science Online. Prepárate para alcanzar todas tus metas profesionales y tu atractivo de cara al mundo laboral. ¡Solicita información sin compromiso!

 

Resumen salidas profesionales
de master marketing data science
Si tiene interés en el concepto de Big Data y quiere adquirir los aspectos esenciales para trabajar en este entorno este es su momento, con el Master Data Science: Big Data en Marketing Digital podrá conocer las técnicas fundamentales para dedicarse de manera profesional a este ámbito. Big Data se refiere al tratamiento de grandes cantidades de datos, por lo que no se puede trabajar con las herramientas de base de datos básicas. Gracias a este Master Data Science: Big Data en Marketing Digital podrá conocer los las técnicas oportunas para manejar Excel y desenvolverse en el entorno del marketing online y analítica web.
Objetivos
de master marketing data science
Los objetivos que se pretenden alcanzar con este Master Data Science son los siguientes:
- Conocer lo que es Big Data, y la importancia de almacenar y extraer información.
- Aprender sobre las fases de un proyecto de Big Data.
- Conocer y tomar decisiones sobre el proceso de Big Data y el Marketing Estratégico.
- Aprender a realizar las operaciones más avanzadas de Excel 2019.
- Editar datos y fórmulas con Excel.
- Trabajar con tablas y listas de datos.
- Aprender a escribir macros a partir del lenguaje de programación VBA (Visual Basic para Aplicaciones) en Excel.
- Aprender los fundamentos de programación VBA para su correcta aplicación en Excel.
- Aprender el papel del marketing en el sistema económico y en la gestión empresarial.
- Conocer las bases fundamentales del marketing online y el posicionamiento web.
- Conocer la analítica web y SEO.
- Optimizar sitios web.
- Realizar analítica web y métricas en redes sociales.
Salidas profesionales
de master marketing data science
Una vez finalizada la formación en este Master Data Science, habrás desarrollado las competencias profesionales que te capacitarán para desarrollar tu actividad profesional en los siguientes sectores: Experto en Big Data, Tratamiento de datos, Marketing Online y Analítica Web.
Para qué te prepara
el master marketing data science
Este Master Data Science: Big Data en Marketing Digital le prepara para conocer a fondo el entorno del tratamiento y análisis de grandes cantidades de datos, o lo que es lo mismo tratar el Big Data de la mejor forma posible. Además será capaz de realizar estrategias en el entorno del marketing online.
A quién va dirigido
el master marketing data science
El Master Data Science: Big Data en Marketing Digital está dirigido a profesionales del sector empresarial que se dediquen a la analítica y tratamiento de datos y quieran especializarse en el concepto de Big Data. Además es interesante para aquellos que quieran especializarse en marketing online.
Metodología
de master marketing data science
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master Marketing Data Science

  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehou
  4. Herramientas de Explotación
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramientas Powerbi
  1. Introducción
  2. Elementos de la interfaz
  3. Introducción y edición de datos
  4. Establecimiento de formato
  5. Trabajo con múltiples hojas
  6. Creación de gráficos
  7. Personalización
  8. La ayuda, un recurso importante
  1. Introducción
  2. Tipos de datos
  3. Introducción de datos
  4. Referencias a celdillas
  5. Presentación
  1. Introducción
  2. Datos de partida
  3. Totalizar y resumir
  4. Filtrar y agrupar los datos
  5. Tablas dinámicas
  1. Introducción
  2. Configuración de herramientas de análisis
  3. Tablas con variables
  4. Funciones para hacer pronósticos
  5. Simulación de escenarios
  6. Persecución de objetivos
  7. La herramienta Solver
  8. Otras herramientas de análisis de datos
  1. Introducción
  2. Obtención de datos
  3. Edición de bases de datos
  4. Funciones de bases de datos
  5. Asignación XML
  1. Generación de gráficos
  2. Inserción de minigráficos
  3. Personalización de máximos y mínimos
  4. Inserción de formas
  5. Imágenes
  6. Elementos gráficos e interactividad
  7. SmartArt
  1. Impresión de hojas
  2. Publicar libros de Excel
  1. Relaciones y valores lógicos
  2. Toma de decisiones
  3. Anidación de expresiones y decisiones
  4. Operaciones condicionales
  5. Selección de valores de una lista
  1. Manipulación de referencias
  2. Búsqueda y selección de datos
  3. Transponer tablas
  1. Manipulación de texto
  2. Trabajando con fechas
  3. Información diversa
  1. Registro de funciones externas
  2. Invocación de funciones
  3. Macros al estilo de Excel 4.0
  4. Libros con macros
  1. Registro y reproducción de macros
  2. Administración de macros
  3. Definición de funciones
  1. El editor de Visual Basic
  2. El editor de código
  3. La ventana Inmediato
  4. Un caso práctico
  1. Valores condicionales
  2. Sentencias condicionales
  3. Estructuras de repetición
  4. Objetos fundamentales de Excel
  5. Otros objetos de Excel
  1. Selección de una tabla de datos
  2. Manipulación de los datos
  3. Inserción de nuevos datos
  4. La solución completa
  1. Cuadros de diálogo prediseñados
  2. Cuadros de diálogo personalizados
  3. Una macro más atractiva y cómoda
  4. Iniciación del cuadro de diálogo
  1. Compartir un libro
  2. Comentarios a los datos
  3. Control de cambios
  4. Herramientas de revisión
  1. Limitar el acceso a un documento
  2. Seguridad digital
  1. Parámetros aplicables a libros y hojas
  2. Opciones de entorno
  3. La cinta de opciones
  4. Crear fichas y grupos propios
  1. Crear y ejecutar macros grabadas
  2. Crear macros en word
  3. Ejecutar macros en word
  4. Ejercicio práctico
  1. Activar la ficha del programador
  2. El Editor de Visual Basic
  3. Entender los procedimientos de VBA
  4. Crear funciones definidas por el usuario
  5. Usar funciones definidas por el usuario
  6. IntelliSense
  7. Ejercicio Práctico
  1. Declarar variables
  2. Tipos de variables
  3. Variables tipo Array
  4. Constantes
  5. Almacenar la entrada de datos
  6. Ejercicios Prácticos
  1. Expresiones de VBA
  2. Trabajar con funciones en VBA
  3. Expresiones de cadenas de texto y lógicas
  4. Expresiones numéricas
  5. Ejercicios Prácticos
  1. Definición de objeto y la jerarquía
  2. Propiedades
  3. Métodos y eventos
  4. Eventos y colecciones
  5. Trabajar con múltiples propiedades o métodos
  6. Actividades Prácticas
  1. Tomar decisiones mediante código
  2. Tomar decisiones múltiples
  3. Funciones que toman decisiones
  4. Bucles
  5. Actividades Prácticas
  1. El objeto Application
  2. Algunos Métodos orientados a eventos
  3. Los objetos WorkSheet
  4. Los objetos Range
  5. Ejercicios Prácticos
  1. Crear cuadros de diálogo personalizados con VBA
  2. Cambia las propiedades en tiempo de diseño de un formulario
  3. Trabajo con los controles
  4. Fijar las propiedades
  5. Mostrar el formulario
  1. Introducción
  2. Concepto de Marketing Digital
  3. Funciones y objetivos del Marketing Digital
  4. Ventajas del Marketing Digital
  5. Características de Internet como medio del Marketing Digital
  1. Compra de dominio y contratación de hosting
  2. Instalación de Wordpress
  3. Configuraciones iniciales
  4. Themes
  5. Personalización de Wordpress
  6. Creación de Posts y Páginas
  7. Gestión comentarios
  8. Biblioteca Multimedia
  9. Gestión de usuarios y roles
  10. Herramientas útiles
  1. Auge del comercio online
  2. Tipos de eCommerce
  3. Atención al cliente
  4. Embudos de conversión
  5. Casos de éxito
  1. Importancia del SEO
  2. Funcionamiento de los buscadores
  3. Google: algoritmos y actualizaciones
  4. Cómo salir de una penalización en Google
  5. Estrategia SEO
  1. SEO local
  2. SEO internacional
  3. SEO para apps: ASO
  4. SEO para Amazon Marketplace
  5. SEO en Youtube
  1. Auditoria de indexabilidad
  2. Velocidad de carga de la web (WPO) y renderizado
  3. Monitorización de marca
  4. Análisis y planificación del posicionamiento orgánico
  5. Códigos de estado y Protocolo
  6. Análisis Log
  7. Análisis de la taxonomía web
  1. Introducción al SEM
  2. Principales conceptos de SEM
  3. Sistema de pujas y calidad del anuncio
  4. Primer contacto con Google Ads
  5. Creación de anuncios de calidad
  6. Indicadores clave de rendimiento en SEM
  1. Introducción
  2. Tipo de Keywords
  3. SEMrush
  4. Sistrix
  5. LongTail y Voice Search: AnswerThePublic
  6. Herramientas gratuitas
  7. Extensiones para Chrome
  1. ¿Qué es el Inbound Marketing?
  2. Marketing de Contenidos
  3. Marketing viral
  4. Video Marketing
  5. Reputación online
  1. ¿Qué es Black Hat SEO?
  2. White Hat SEO
  3. Riesgos del uso de Black Hat SEO
  4. Técnicas Black Hat SEO
  5. Cambios en los algoritmos de Google y penalizaciones
  6. Informe de Acciones manuales
  1. Tipos de redes sociales
  2. La importancia actual del social media
  3. Prosumer
  4. Contenido de valor
  5. Marketing viral
  6. La figura del Community Manager
  7. Social Media Plan
  8. Reputación Online
  1. ¿Qué es la analítica web?
  2. Establecimiento de objetivos y KPIs
  3. Métricas principales y avanzadas
  4. Objetivos y ventajas de medir
  5. Plan de medición
  1. Introducción a Google Analytics 4
  2. Interfaz
  3. Métricas y dimensiones
  4. Informes básicos
  5. Filtros
  6. Segmentos
  7. Eventos
  8. Informes personalizados
  9. Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos
  1. Introducción a GTM
  2. Implementación con GTM
  3. Medición con GTM
  4. Uso de Debug/Preview Mode
  1. La atribución
  2. Multicanalidad
  3. Customer Journey
  4. Principales modelos de atribución
  5. Modelos de atribución personalizados
  1. Planificación del Dashboard
  2. Características del Dashboard
  3. Introducción a Data Studio
  4. Conectores
  5. Tipos de gráficos
  6. Personalización de informes
  7. Elementos de control
  8. Dimensiones y métricas
  9. Campos Calculados
  10. Compartir informes
  1. Introducción al SEO
  2. Historia de los motores de búsqueda
  3. Componentes de un motor de búsqueda
  4. Organización de resultados en un motor de búsqueda
  5. La importancia del contenido
  6. El concepto de autoridad en Internet
  7. Campaña SEO
  1. Introducción al SEM
  2. Principales conceptos en SEM
  3. Sistema de pujas y Calidad del anuncio
  4. Primer contacto con Google Ads
  5. Creación de anuncios con calidad
  6. Indicadores clave de rendimiento en SEM
  1. Análisis del tráfico en redes sociales
  2. Fijar objetivos en redes sociales
  3. Facebook
  4. Twitter
  5. Youtube
  6. LinkedIn
  7. Tik tok
  8. Instagram
  1. Usabilidad
  2. Mapas de calor
  3. Grabaciones de sesiones de usuario
  4. Ordenación de tarjetas
  5. Test A/B
  6. Test multivariante
  7. KPI, indicadores clave de rendimiento
  8. Cambios a realizar para optimizar una página web
  1. Hotjar
  2. Microsoft Power BI
  3. Google Search Console
  4. Matomo
  5. Awstats
  6. Chartbeat
  7. Adobe Analytics
  1. ¿Qué son las cookies?
  2. Tipos de cookies
  3. GDPR
  4. Herramientas para manejar el consentimiento de cookies

Titulación de Master Marketing Data Science

Amplía tu formación con este máster a distancia con doble titulación y obtén tu Titulación de Master Data Science: Big Data en Marketing Digital expedida por Euroinnova Business School. Además, recibirás una Titulación Universitaria en Business Intelligence y Big Data (con 5 créditos ECTS) expedido por la Universidad Antonio de Nebrija. Esta formación que te ofrecemos, es continua y baremable en bolsas de trabajo y oposiciones de la Administración Pública.

Master EuroinnovaMASTER MARKETING DATA SCIENCECurso homologado universidad Antonio de Nebrija

EURO - EUROINNOVA - Privados

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre el Master Online Master Data Science: Big Data en Marketing Digital + Titulacion Universitaria

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Lissette

TOLEDO

Opinión sobre el Master Data Science: Big Data en Marketing Digital + Titulacion Universitaria

Lissette, ¿qué has aprendido en el Master Online?

Conceptos varios que desconocía

Lissette, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Master Online?

Los tutores del curso Master En Big Data Homologado

Lissette, ¿qué has echado en falta del Master Online?

está perfecto este Master En Big Data Homologado ni quitaría ni pondría nada,simplemente está perfecto

Irene L.

HUESCA

Opinión sobre el Master Data Science: Big Data en Marketing Digital + Titulacion Universitaria

En mi trabajo me exigieron que me formara en analítica web para apoyar las tareas de marketing digital y esta fue la opción más rentable en cuanto a calidad-precio que vi. Muy contento con todo en general, tanto con la accesibilidad como con los contenidos aprendidos en el Máster Data Science.

Paula D.

TOLEDO

Opinión sobre el Master Data Science: Big Data en Marketing Digital + Titulacion Universitaria

Siempre me he sentido atraído por el mundo del Big Data y cuando vi este Máster de Data Science de Euroinnova me decidí a formarme. Debo decir que he aprendido mucho sobre el manejo y tratamiento de datos informáticos y cuestiones relacionadas con el posicionamiento web. Un programa formativo muy completo.

Sergio T.

CÁDIZ

Opinión sobre el Master Data Science: Big Data en Marketing Digital + Titulacion Universitaria

He superado el Master Data Science: Big Data en Marketing Digital superando todas mis expectativas. Destaco, especialmente, el apoyo que he recibido por parte de mi tutora, porque había algunas cosas en las que quería indagar más, y me ha resuelto rápidamente todas mis dudas.

Alberto V.

SEGOVIA

Opinión sobre el Master Data Science: Big Data en Marketing Digital + Titulacion Universitaria

Este Master Data Science me ha gustado mucho y que tenga una titulación oficial está muy bien, he podido mejora mi currículo y a mi formación como profesional dedicado al marketing digital y analítica web. Estoy muy satisfecho.
* Todas las opiniones sobre el Master Online Master Data Science: Big Data en Marketing Digital + Titulacion Universitaria, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.

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Claustro docente de Master Marketing Data Science

Euroinnova Formación
Jesús Morales Domínguez
Tutor
Titulado Universitario 2 ciclo o Licenciado - Licenciado en Ciencias del Trabajo, Titulado Universitario 1 ciclo o Diplomado - Diplomado en Turismo
Su formación +
Linkedin Euroinnova
Euroinnova Formación
Marino Jesús Arjona Cano
Tutor
Grado en Economía, Master en Administración y Dirección de Empresas + Marketing (MADEM), Master in International Business and Trade (MITB)
Su formación +
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* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

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