Máster en
Diseño Web, Conceptualización (UX/UI) y Marketing Digital
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Requisitos
No se requieren conocimientos previos para la realización y correcto seguimiento de este máster
Salidas laborales
Data Architect
Data Engineer
Data Scientist
Data Analyst
Business Analyst
Big Data Developer
Community manager
Especialista en posicionamiento Web: SEO y SEM
Experto en gestión de contenidos online
Creación y mantenimiento de e-commerce
Consultor de marketing digital
Diseño y creación de marca y/o blog personal
Especialista en analítica web
Jefe de producto
Emprendimiento digital/online
Financiación
En 3 meses (gratis), 6 meses o hasta 18 mensualidades. Consulta al centro para más información.
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Profesorado
El equipo de profesores pone a tu disposición años de experiencia en sus respectivas disciplinas. Un centro de formación homologado ha de comunicar quiénes son sus profesores/as y someterles al control de la compañía propietaria del software sobre el que imparten formación. Esto garantiza su permanente conocimiento de todas las funcionalidades de las aplicaciones, su contrastada valía y experiencia profesional, así como su indudable capacidad y calidad como docente.
Escuela certificada
CEI es un centro de formación reconocido oficialmente y homologado por las compañías que lideran el sector de las artes digitales y las nuevas tecnologías: Adobe, Autodesk, Apple, Google Partner…
Un módulo 100% de marketing digital: planificación estratégica online y marketing de contenidos, gestión profesional de redes sociales, marketing en buscadores (SEO y SEM), analítica web y otros conceptos de marketing digital, que serán aplicados en todo tipo de proyectos, plataformas y páginas webs
Donde el alumno aprenderá a establecer un orden entre los diferentes campos de estudio (almacenamiento, procesamiento, análisis), siendo capaz de recomendar el uso de herramientas y tecnologías en función del caso de uso a resolver y con el objetivo de que, al terminar el periodo lectivo, el alumno sea capaz de dominar: los fundamentos de Big Data y Business Analytics, modelos y bases de datos relacionales, tecnología aplicada a business intelligence, bases de datos NOSQL y almacenamiento escalable, paralelización de datos (Hadoop vs Spark), machine learning y minería de datos, minería de texto y PLN y visualización de datos.
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