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Titulación
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
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12 meses - 60 ECTS
Baremable Oposiciones
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Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
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formación online

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Máster en Data Science: Big Data en Marketing Digital + 60 Créditos ECTS

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

Luis Larriu

NAVARRA

Opinión sobre Máster en Data Science: Big Data en Marketing Digital + 60 Créditos ECTS

Luis Larriu, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Master Online?

Salida profesional

Luis Larriu, ¿qué has aprendido en el Master Online?

poder hacerlo a mi horario

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

que hay mucho que aprender

Luis Larriu, ¿qué has echado en falta del Master Online?

ok

Irene L. G

HUESCA

Opinión sobre Máster en Data Science: Big Data en Marketing Digital + 60 Créditos ECTS

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 Master Marketing Data Science.

Paula D. N

TOLEDO

Opinión sobre Máster en Data Science: Big Data en Marketing Digital + 60 Créditos ECTS

Siempre me he sentido atraído por el mundo del Big Data y cuando vi este Master Marketing de Data Science Online 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. P

CÁDIZ

Opinión sobre Máster en Data Science: Big Data en Marketing Digital + 60 Créditos ECTS

He superado el Master Marketing Data Science Online 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. S

SEGOVIA

Opinión sobre Máster en Data Science: Big Data en Marketing Digital + 60 Créditos ECTS

Este Master Marketing Data Science me ha gustado mucho y que tenga una titulación oficial está muy bien, he podido mejora mi currículum y a mi formación como profesional dedicado al marketing digital y analítica web. Estoy muy satisfecho.
* Todas las opiniones sobre Máster en Data Science: Big Data en Marketing Digital + 60 Créditos ECTS, 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.
Alumnos

Plan de estudios de Master marketing data science

MASTER MARKETING DATA SCIENCE. Si estás interesado en conocer el apasionante entorno del Big Data y tratamiento de grandes volúmenes de datos, no esperes más y realiza nuestro master 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
El Master Data Science - Big Data en Marketing Digital es una formación de alta relevancia en el contexto actual, donde la recopilación, análisis y gestión de grandes volúmenes de datos se ha convertido en una pieza fundamental para las estrategias de marketing. Con el avance tecnológico y la creciente digitalización, las empresas tienen acceso a una enorme cantidad de información, y es necesario contar con profesionales capacitados en el manejo de estas herramientas. El estado del arte en Data Science y Big Data proporciona las bases para extraer conocimientos valiosos y tomar decisiones fundamentadas en el ámbito del marketing digital, lo que impulsa el crecimiento y la rentabilidad de las organizaciones.
Objetivos
de Master marketing data science
- Introducir los fundamentos del Big Data y del Business Intelligence. - Conocer las herramientas avanzadas de Excel. - Utilizar el lenguaje de programación Visual Basic en sus interacciones con Excel. - Comprender el manejo del marketing digital y el posicionamiento web.
Salidas profesionales
de Master marketing data science
El Master Data Science - Big Data en Marketing Digital ofrece amplias salidas laborales en el campo del marketing digital y la gestión de datos. Podrás desempeñarte como analista de datos, científico de datos, consultor de marketing digital, especialista en inteligencia de negocio o gestor de proyectos de big data en empresas de diferentes sectores.
Para qué te prepara
el Master marketing data science
El Master Data Science - Big Data en Marketing Digital te prepara para enfrentar los desafíos del mundo empresarial actual, donde la toma de decisiones basada en datos se ha convertido en una necesidad. A través de este programa, adquirirás conocimientos y habilidades en el análisis de datos, la aplicación de técnicas de machine learning y la interpretación de resultados para mejorar las estrategias de marketing digital.
A quién va dirigido
el Master marketing data science
El Master Data Science - Big Data en Marketing Digital está dirigido a profesionales y graduados interesados en adquirir habilidades avanzadas en el manejo y análisis de datos en el contexto del marketing digital. También es adecuado para aquellos que deseen mejorar su perfil profesional en el ámbito del análisis de datos y el machine learning aplicados al marketing.
Metodología
de Master marketing data science
Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.
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

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  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. Introducción a Power BI
  2. Instalación de Power BI
  3. Modelado de datos
  4. Visualización de datos
  5. Dashboards
  6. Uso compartido de datos
  1. Elementos de la interfaz
  2. Introducción y edición de datos
  3. Establecimiento de formato
  4. Trabajo con múltiples hojas
  5. Creación de gráficos
  6. Personalización
  7. La ayuda, un recurso importante
  1. Tipos de datos
  2. Introducción de datos
  3. Referencias a celdillas
  4. Presentación
  1. Datos de partida
  2. Totalizar y resumir
  3. Filtrar y agrupar los datos
  4. Tablas dinámicas
  5. Tablas de datos
  1. Configuración de herramientas de análisis
  2. Tablas con variables
  3. Funciones para hacer pronósticos
  4. Simulación de escenarios
  5. Persecución de objetivos
  6. La herramienta Solver
  7. Otras herramientas de análisis de datos
  1. Obtención de datos
  2. Edición de bases de datos
  3. Funciones de bases de datos
  4. 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. Introducción
  2. Crear y ejecutar macros grabadas
  3. Cómo grabar una macro en Word
  1. ¿Qué son las variables?
  2. Declarar variables
  3. Trabajar con variables
  1. Propiedades de una celda
  2. Añadir una fórmula con VBA
  1. ¿Cómo realizar un bucle en vba?
  2. Estructuras condicionales
  1. ¿Para qué sirve un formulario en Excel?
  2. ¿Cómo crear un formulario en Excel?
  3. ¿Cómo diseñar un formulario en Excel?
  4. Validar datos en Formulario VBA
  1. Funciones macro de Excel
  2. Aplicaciones Avanzadas de Excel
  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. 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. Creación de una campaña
  5. Creación de anuncios con calidad
  6. Indicadores clave de rendimiento en SEM
  1. Conceptos básicos
  2. Métricas
  3. Visitas
  4. Visitantes
  5. Páginas
  6. Promedio de tiempo en una página web
  7. Promedio de tiempo en un sitio web
  8. Tasa de rebote
  9. Tasa de salida
  10. Tasa de conversión
  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
  9. UNIDAQD DIDÁCTICA 5. POSICIONAMIENTO ORGÁNICO, SEO
  10. Importancia del SEO
  11. Funcionamiento de los buscadores
  12. Google: algoritmos y actualizaciones
  13. Cómo salir de una penalización en Google
  14. Estrategia SEO
  1. Listado de herramientas
  2. Herramientas de analítica web
  3. Herramientas de análisis de logs
  4. Herramientas de medición mediante tags
  5. Herramientas para medir el rendimiento de nuestro sitio web
  6. Herramientas para recoger información de diseño o usabilidad web
  7. Herramientas que analizan nuestra actividad en redes sociales
  8. Herramientas de inteligencia competitiva
  1. ¿Qué es Google Analytics?
  2. Introducción a la analítica web
  3. ¿Como funciona Google Analytics?
  4. Cookies
  5. Introducción a JavaScript
  6. Principios de Google Analytics
  7. ¿Qué es el porcentaje de rebote?
  8. Página de destino
  9. Conversiones
  10. Objetivos
  11. Eventos
  12. Porcentaje de abandono
  13. Visita/usuario único
  14. Iniciar sesión en Google Analytics
  15. Incorporar código de de seguimiento de Google Analytics en el sitio web
  16. Verificar que Google Analytics recibe datos
  17. Cambiar configuraciones de la cuenta de Google Analytics
  18. Gestión de usuarios
  19. Eliminar cuenta de Google Analytics
  20. Cambiar configuraciones de la interfaz de Google Analytics (Idioma)
  1. Introducción a las funciones de Analytics
  2. Nociones básicas de Google Analytics
  3. Añadir anotaciones en gráficos
  4. Comparación de periodos
  5. Exportar Informes
  6. Añadir métricas a un gráfico
  7. Crear, editar y eliminar segmentos
  8. Crear un nuevo panel
  9. Añadir un Widget al Panel
  10. Tiempo real
  11. Tipos de informes de Google Analytics: diagramas animados, gráfico por hora, día, semana, mes, etc?
  12. Configuración del envío automático de informes
  13. Audiencia
  14. Enlazar cuenta de Google AdWords con Google Analytics
  15. AdWords
  1. Informes de audiencia
  2. Informes de adquisición
  3. Informes de comportamiento
  1. ¿Qué es Google Analytics 4?
  2. Diferencias con respecto a Universal Analytics
  3. Implementación de Google Analytics 4
  4. Las herramientas de análisis de Google Analytics 4
  5. Los espacios de identidad
  6. Ventajas de Google Analytics 4
  7. Desventajas de Google Analytics 4
  1. Análisis del tráfico en redes sociales
  2. Fijar objetivos en redes sociales
  3. Facebook
  4. Twitter
  5. Youtube
  6. Instagram
  7. LinkedIn
  8. Blogs
  9. Reputación online
  1. ¿Qué es Mobile Analytics?
  2. Métricas
  3. Google analytics para analítica móvil
  4. Otras herramientas de analítica móvil
  1. ¿Qué es Adobe Analytics?
  2. ¿Qué podemos hacer con Adobe Analytics?
  3. Principales diferencias respecto a Google Analytics
  4. Conceptos Clave
  5. Implementación de Adobe Analytics

Titulación de Master marketing data science

Titulación Universitaria de Master en Formación Permanente en Data Science: Big Data en Marketing Digital con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
Master Data ScienceMaster Data Science
OPAM - Universidad Católica de Murcia

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Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
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7 razones para realizar el Master marketing data science

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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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¿Qué es el Big Data?

El término big data se refiere a un conjunto de datos, los cuales están en continuo crecimiento. Es decir, es como un almacén de datos que están en continuo crecimiento. El big data nació para solucionar los métodos tradicionales que no permitían recoger todo el gran volumen de datos. 

Big Data es una de las herramientas digitales más importantes que usan las empresas. Estas empresas usan tanto esta herramienta debido a que les ofrece información sobre todo lo que necesitan. Esto va a ayudar que las empresas sean mucho más eficientes y que actúen de forma más rápida y segura. Gracias a la utilización del Big Data las empresas van a obtener más beneficios. 

Algunos de los beneficios más destacados del Big Data van a ser: 

  • Permite la reducción de los costes. 
  • Te ayuda a tomar mejores decisiones y de la manera más rápida. 
  • Te permite conocer cuáles son las necesidades más demandadas en los clientes. 
  • Creas nuevos productos más amoldes a la necesidad del cliente. 
  • Mejora el servicio al cliente. 

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Tipos de Big Data

Dentro del Big Data, podemos encontrar 3 diferentes estructuras de datos: 

  1. Datos estructurados. Consiste en el conjunto de datos que se pueden almacenar y acceder a ellos fácilmente. El tamaño de estos datos suelen ser pequeños o normativo. 
  2. Datos no estructurados. Son datos que se denominan como datos desconocidos o sin estructura. Estos datos son difíciles de almacenar y gestionar. Además, cuentan con un tamaño muy grande. 
  3. Datos semiestructurados. Son datos que se forman como una mezcla de los anteriores tipos. Estos datos son los que si cuentan con una estructura, pero esta no es fácil de entender. 

Si deseas ampliar tu formación en el área de la gestión de datos digitales, no dudes en realizar el Master Marketing Data Science que te ofrece Euroinnova.

Características más importantes del Big Data

En el Big Data hay 3 elementos o características que son muy valiosas. A estas 3 características se les van a denominar las 3 V y son: 

  • Velocidad. Es una de las características que más resalta del Big Data. Es muy importante la velocidad a la que se procesan y gestionan los datos. 
  • Volumen. Como hemos podido decir es una herramienta que procesa enormes cantidades de información y de datos. 
  • Variedad. Esta característica engloba a los diferentes 3 tipos de Big Data. Esta herramienta cuenta con la gran característica que puede gestionar y procesas datos de diferentes tipos a través de diferentes métodos. 

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Master marketing data science online

Si te interesa este sector y quieres saber la diferencia entre big data y data science, te recomendamos el siguiente post de nuestro blog: /diferencia-entre-big-data-y-data-science

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En nuestra página web de Euroinnova podrás encontrar cursos sobre este sector, donde podrás obtener la mejor formación con la modalidad e-learning, que te permitirá obtener una titulación de la manera más sencilla y rápida, donde tú pones tus propias pautas para llevarlo a término. Busca el que más acerque a tus preferencias y formación, obtendrás una ampliación en tu CV de lo más llamativa con los diferentes cursos online que Euroinnova pone a tu alcance.

Estos no son los únicos beneficios con los que cuenta este Master Marketing Data Science Online. Una vez que te matricules tendrás todos los materiales necesarios para realizar tu formación. También tendrás un tutor personalizado con el que podrás concertar tutorías en las que te resolverá todas tus dudas.

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