Esta doble titulación une de forma brillante el potencial del marketing digital y la analítica avanzada con el poder del Big Data y la inteligencia de negocio. A través de este máster integral, aprenderás a tomar decisiones de alto nivel basadas en datos precisos para optimizar cada campaña y revolucionar la competitividad empresarial.
Profesionales del marketing y la publicidad que deseen actualizar sus conocimientos en marketing digital y aprender a integrar el análisis de datos en sus estrategias de marketing para mejorar la toma de decisiones y optimizar el rendimiento de las campañas.
Desarrollar competencias avanzadas en marketing digital que permitan a los estudiantes planificar, ejecutar y optimizar estrategias digitales, abarcando desde la publicidad en línea hasta la gestión de redes sociales y el posicionamiento en buscadores.
BLOQUE 1. MARKETING
Tema 1. Nuevo rol del consumidor
Tema 2. La marca
Tema 3. El cliente ideal
Tema 4. Recorrido del cliente
Tema 5. Tipos de marketing
BLOQUE 2. ESTRATEGIA DE MARKETING
Tema 1. Estrategia de marketing
Tema 2. La clave del marketing
Tema 3. Análisis de mercado
Tema 4. Estrategia de marketing avanzado
Tema 5. Plan de acción
Tema 6. Canales de marketing
Tema 7. Precio objetivo
BLOQUE 3. POSICIONAMIENTO WEB
Tema 1. Cómo atraer clientes
Tema 2. SEO: Optimización orgánica
Tema 3. SEM: optimización de pago
Tema 4. Automatizar ventas
Tema 5. Growth hacking
Tema 6. Marketing automation
Tema 7. Psicología en marketing
BLOQUE 4. MARKETING ANALYTICS
Tema 1. Cómo optimizar tu web
Tema 2. Gestión del tráfico web
Tema 3. El marketing de afiliación y su medición
Tema 4. Google Data Studio
BLOQUE 5. E-COMMERCE
Tema 1. Venta online
Tema 2. Tienda web
Tema 3. Aplicaciones móviles
Tema 4. De interesado a comprador
Tema 5. Analítica web
Tema 6. Experiencia de usuario
Tema 7. Campañas digitales
Tema 8. Pago por móvil
Tema 9. Landing page
BLOQUE 6. ESTRATEGIA EN REDES SOCIALES
Tema 1. Redes sociales
Tema 2. Plan de acción en redes sociales
Tema 3. Estrategia en redes sociales
Tema 4. Herramientas
Tema 5. Escucha tu audiencia
Tema 6. Genera ventas con tus redes
BLOQUE 7. ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE DATOS
Tema 1. Representación de datos
Tema 2. Medidas
Tema 3. Regresión y correlación
Tema 4. Probabilidad
Tema 5. Distribuciones
Tema 6. Intervalos de confianza
Tema 7. Introducción a los contrastes de hipótesis
Tema 8. Estadística con R
BLOQUE 8. TRANSFORMACIÓN DIGITAL
Tema 1. La digitalización empresarial
Tema 2. Inteligencia artificial (AI)
Tema 3. El internet de las cosas (IoT)
Tema 4. Blockchain
Tema 5. Big data y business intelligence (BI)
Tema 6. Cloud computing
Tema 7. Automatización y robótica industrial
Tema 8. Ciberseguridad
BLOQUE 9. PROJECT MANAGEMENT
Tema 1. Figura del project management
Tema 2. Gestión del equipo
Tema 3. Gestión y comunicación al equipo
Tema 4. Gestión de proyectos
BLOQUE 10. METODOLOGÍAS ÁGILES
Tema 1. Product management
Tema 2. Lean startup
Tema 3. Agile management
BLOQUE 11. BIG DATA
Tema 1. Introducción al Big Data
Tema 2. Gestión de grandes volúmenes de datos
Tema 3. Aplicaciones de Big Data en la empresa
Tema 4. Técnicas de análisis masivo de datos
BLOQUE 12. BUSINESS INTELLIGENCE
Tema 1. Introducción a la inteligencia de negocio
Tema 2. Técnicas de Business Intelligence
Tema 3. Herramientas de BI aplicadas a la toma de decisiones
Tema 4. Casos de uso de Business Intelligence en las organizaciones
BLOQUE 13. GESTIÓN DE DATOS
Tema 1. Almacenamiento de datos
Tema 2. Organización de datos
Tema 3. Privacidad de datos y su regulación
Tema 4. Estrategia de gestión de datos
BLOQUE 14. PYTHON, CARTO, POWER BI Y GOOGLE DATA STUDIO
Tema 1. Python aplicado a Big Data
Tema 2. Visualización de datos con Carto
Tema 3. Creación de informes con Power BI
Tema 4. Google Data Studio como herramienta de análisis
BLOQUE 15. BASES DE DATOS
Tema 1. Fundamentos de bases de datos
Tema 2. Bases de datos relacionales
Tema 3. Bases de datos no relacionales
Tema 4. Herramientas para la gestión de bases de datos
BLOQUE 16. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Tema 1. Aplicaciones de la inteligencia artificial en las empresas
Tema 2. Machine learning y su impacto en el análisis de datos
Tema 3. Herramientas de IA para la automatización de procesos
Tema 4. IA en la toma de decisiones empresariales
BLOQUE 17. TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO PARA BIG DATA
Tema 1. Tecnologías de almacenamiento distribuido
Tema 2. Almacenamiento en la nube para Big Data
Tema 3. Gestión de grandes volúmenes de información
Tema 4. Innovaciones en tecnologías de almacenamiento de datos
Se requiere titulación universitaria para acceder a este curso.
Información Adicional
Duración 12 meses
Créditos 72 ECTS
Precio oficial 2.850 €
Salidas profesionales
