Máster en Business Intelligence y Big Data Analytics (Online)

Duración y Horario:

1.125 h
45 créditos ECTS.
Indistinto

Fechas de inicio:

Presencial: Marzo, Junio y Octubre.
Online: Cada 15 días.

7 idiomas:

(Inglés, Francés, Italiano, Alemán, Chino, Español y Neerlandés).

¿Por qué el Máster en Business Intelligence y Big Data Analytics?

El Máster en Business Intelligence y Big Data Analytics analiza las herramientas y técnicas de análisis de datos e inteligencia de negocio basada en la recopilación y uso de datos procedentes de la web. Se ha consolidado como una tendencia para empresas de todos los sectores, ofreciendo enormes posibilidades económicas.

La analítica web y el BI, juegan un papel cada vez más relevante en este campo, como herramientas para la toma de decisiones estratégicas. La mayor parte de la información que mueve el mundo hoy en día es digital y proviene de una gran cantidad y variabilidad de fuentes. ¿Cómo almacenar esos datos en un mundo de recursos finitos, procesarlos y obtener información a partir de ellos? Esto es, básicamente, en lo que consiste el Big Data.

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Ventajas y utilidades

Con el Máster en Business Intelligence y Big Data Analytics adquirirás las competencias técnicas necesarias para afrontar la ejecución de proyectos enmarcados en el ecosistema de Big Data. Aprenderás a diseñar una arquitectura completa, desde la capa hardware hasta la de aplicación.

Este programa fomenta el desarrollo de profesionales versátiles, que desarrollen su actividad innovadora en la implementación de tecnologías de análisis y gestión de grandes datos de diferentes sectores. Algunas de las figuras que se están creando en el ecosistema Big Data: Chief Data Officer, Data Architect y Data Scientist.

Programa académico

Ecosistema Digital

Objetivo:

Adentrarse en el nuevo entorno digital y conocer en profundidad los cambios que ha originado en nuestra sociedad. Estar al tanto de las nuevas formas de comunicación que este entorno conectado ha propiciado con nuestros clientes y de éstos con las empresas. Descubrir qué implicación tiene el marketing digital en los diferentes ámbitos de una organización y cómo puede ayudar éste a mejorar la eficacia y eficiencia de sus acciones.

Contenido: ¿Entiendes la importancia del Marketing Digital?

  • La nueva era digital
  • Marketing Tradicional vs. Marketing Digital
  • Comunicación bidireccional
  • Nuevas tendencias digitales

Estrategias y Proyectos Digitales

Objetivo:

Desarrollar proyectos de comunicación y publicidad basados en estrategias digitales para conectar con nuestros clientes de manera exitosa. Conocer las nuevas fórmulas de marketing en entornos digitales.

Contenido: ¿Sabrías desarrollar una Estrategia Digital exitosa?

  • Las claves del nuevo Marketing
  • El nuevo papel del consumidor
  • Integración del Marketing Digital en la estrategia general
  • Marketing Estratégico en Internet

Transformación Digital

  • Objetivo:Comprender la importancia de la transformación digital para las empresas actuales, identificar los momentos de contacto con clientes, desarrollar estrategias y tácticas para conseguir una verdadera transformación, centrar estos cambios en el personal de la compañía, y saber aplicar correctamente la tecnología en los procesos.

    Contenido: ¿Estás dispuesto a transformar digitalmente tu negocio?

    • El papel de las personas
    • La tecnología, un medio útil para la transformación
    • Identifica el nuevo Customer Journey Map de tus clientes

CX: Experiencia Cliente

Objetivo:

Analizar la usabilidad, trabajar una correcta arquitectura y diseño web, en busca de mejores resultados en cuanto a la experiencia de usuario.

Contenido: ¿Es positiva la experiencia de navegación de tus visitas web?

  • UX / UI
  • Prototipado
  • CardSorting
  • Tree Test
  • Arquitectura de la información
  • Focus Group y Test Usuarios

Plan de Marketing Digital

Objetivo:

Diseñar paso a paso un Plan de Marketing Digital y lograr alinearlo con el Plan de Marketing General de la compañía. Combinar todas las herramientas y acciones que nos hagan alcanzar los objetivos empresariales.

Contenido: ¿Has integrado tu Plan de Marketing Digital con tu Plan Estratégico de Empresa?

  • El Plan de Marketing Digital
  • Análisis de la Competencia
  • Plan de Comunicación 360
  • Objetivos y Estrategia del Plan de Marketing Digital

Legislación, Seguridad y Privacidad en las redes

Objetivo:

Mostrar la importancia de la seguridad digital como uno de los principales retos a los que se enfrenta la digitalización. Proteger nuestro negocio online frente a la vulnerabilidad a la que pueden exponerse los datos de nuestros clientes y los nuestros propios.

Contenido: ¿Están tus datos protegidos y seguros frente ataques?

  • Seguridad de la Información
  • La información, como activo fundamental que hay que proteger y tratar adecuadamente, adaptado a un entorno digital.
  • Ciberamenazas y riesgos a la información.
  • Formas de protección.

Business Intelligence: Big Data

Objetivo:

Aprender los procesos de recogida, distribución, análisis y monitorización de la información de usuarios y clientes.  Valorar la toma de decisiones en base a la data recogida que fomente el crecimiento de la empresa.  Conocer el Big Data como fórmula para optimizar las acciones de marketing.

Contenido:

  • Las 7Vs del Big Data.
  • Modelos predictivos y prescriptivos.
  • Bases de Datos.
  • Regulación e innovación del big data.

Introducción a la tecnología Big Data

Objetivo:

el estudiante obtendrá una visión general sobre los motivos que han llevado a la creación de las tecnologías Big Data. Se le ofrecerá un marco-guía conceptual que le permitirá estructurar cada tipo de tecnología en los niveles de datos, información y conocimiento. Con este marco, se presentarán las necesidades que aparecen en cada nivel y las soluciones que han ido apareciendo, desde las tecnologías ETL hasta la Inteligencia Artificial y sistemas cognitivos.

Contenido:

LA FASCINACIÓN POR EL DATO.

  • Historia de la información.
  • La evolución de las tecnologías del conocimiento.

– Estadística.

– Business Intelligence.

– Small Data, Big Data, Smart Data, Fast Data.

LA EXPLOSIÓN DEL DATO DEL SIGLO XX-XXI.

  • Por qué en el siglo XX se ha vuelto tan importante el dato.
  • Los culpables: la capacidad de computación, el abaratamiento del almacenamiento, internet y los móviles.

LA RESPUESTA: BIG DATA

Definición.

  • LasV’s delBig Data.
  • Nuevo territorio: lo que importa es la pregunta.
  • La evolución de la analítica: descriptiva, predictiva, prescriptiva.
  • La pirámide del conocimiento: la diferencia entre el dato, la información y el conocimiento.

MAPA DE LA ARQUITECTURA BIG DATA.

  • Los tres niveles: datos, información y conocimiento.
  • Las dos dimensiones: interno-externo.

NIVEL DEL DATO:

  • Tecnologías ETL.
  • Del ETL al ELT.
  • Datos estructurados y no estructurados.
  • La evolución del tipo de dato disponible.

NIVEL DE INFORMACIÓN:

  • SQL v NoSQL.
  • Sistemas centralizados frente a sistema distribuidos.
  • Hadoop básico.

– HDFS.

– Map Reduce.

– Ecosistema Hadoop.

  • Spark.

– Comparativa con Hadoop.

– Ecosistema Spark.

  • Arquitecturas lambda y Kappa.
  • On premise y cloud.

– La nube y los servicios IaaS, PaaS y SaaS.

– Arquitectura Híbrida.

NIVEL DEL CONOCIMIENTO:

  • El proceso general de análisis y herramientas utilizadas.
  • La importancia de la visualización y herramientas.
  • Herramientas de análisis.
  • Inteligencia artificial.

– Inteligencia artificial débil y fuerte.

– Diferenciemos entre inteligencia artificial, machine learning y deep learning.

– Tipos de machine learning.

  • Aprendizaje supervisado.
  • Aprendizaje no supervisado.
  • Aprendizaje por refuerzo.

– Deep learnig: ¿qué es una red neuronal?

– Sistemas cognitivos.

Caso práctico:   Introducción a la visualización con Tableau

Objetivo:  que los alumnos conozcan una herramienta que les permitirá explorar los datos disponibles a través de la visualización. También aprenderán la necesidad de tratamiento de los datos y la selección de los mejores elementos de visualización para cada tipo de datos.

Metodología: a través de un tutorial aprenderán los conceptos básicos para realizar un cuadro de mandos que explore un conjunto de datos de prueba.

Cultura data driven

Objetivo:

hacer que el estudiante sea consciente de que el verdadero potencial de transformación del Big Data es un proceso de cambio cultural y organizacional de las compañías. El verdadero motor del cambio que hace que las tecnologías Big Data sean útiles y aplicables son las personas. Es necesario un programa de transformación dominado por nuevos procesos (Data Centric, Data Thinking y Data by Design). Para que eso sea posible deben utilizarse y modificarse tecnologías de diseño y desarrollo de producto (Design Thinking y tecnologías Agile) para que de esta forma se pueda entregar valor continuo. Esto exige cambios organizacionales profundos que conlleven una cultura del dato que se extienda a toda la organización.

Contenido:

LO IMPORTANTE SON LAS PERSONAS.

  • Evolución y parición de nuevos roles.
  • El “Data Translator”, un nuevo rol clave .

REPASEMOS LOS NIVELES DE LA PIRÁMIDE DEL CONOCIMIENTO: HACE FALTA LA ACCIÓN ES NECESARIO LLEGAR A SER UNA EMPRESA DATA DRIVEN.

  • Dejar atrás la gestión HiPPO.
  • Procesos de transformación.

– Data Centric.

– Data Thinking.

– Data by Design.

– Fata Governance.

PERO ANTES ES NECESARIO SABER DÓNDE ESTAMOS EL ASSESMENT.

PROCESO DATA CENTRIC.

  • Evolución de la posición del dato dentro de la empresa.
  • El Dato se convierte en el centro.

 

PROCESO DATA BY DESIGN.

  • Lo importante es saber qué quiere el cliente.
  • Marco metodológico fundamental: Design Thinking.

– Qué es el Design Thinking.

– Algunas herramientas utilizadas.

– Pero es necesario modificarlo para dejar entrar al dato.

  • Cómo lo lanzamos.

– El mínimo producto viable: lo importante es dar valor continuo al cliente.

– Tecnologías Agile-Scrum.

  • Relación entre Design Thinking y Agile: ciclo de evolución continuo.

DATA THINKING.

  • La cultura del dato en la empresa.
  • Cambios organizacionales necesarios: modelo Spotify.
  • Data culture: todos los miembros de una organización deben enfocarse al

valor del dato.

CASOS DE USO DE BIG DATA.

NUEVA FUENTE DE INGRESOS: LA COMPARTICIÓN DE DATOS.

  • El dato como producto.
  • El nuevo marco de privacidad.

Y SURGIÓ EL RGPD.

  • Conceptos básicos.
  • El consentimiento dentro del RGPD.
  • Qué es un tratamiento: el encargado y el responsable de tratamiento.
  • Uso legítimo.
  • Principios de responsabilidad.
  • Derechos del usuario: el nuevo derecho de portabilidad y de no utilización de procesos automatizados.

 

Caso práctico: uso de Tableau (o Google analytics) para análisis de un e-commerce (u otro tipo de web)

Objetivo: que los alumnos profundicen en el uso de la visualización como herramienta fundamental para obtener pistas de la marcha de una empresa online.

Metodología: a través de un tutorial aprenderán los conceptos básicos que deberán aplicar sobre los datos de una página web.

Introducción al Data Mining

Objetivo:

El objetivo de esta sesión es que el alumno conozca de primera mano algunas de las técnicas de modelado y data mining que se suelen aplicar en el entorno de Big Data. A través de diversos ejemplos de necesidades de negocio, se analizará una de las posibles formas de abordarla, implementando un modelo sencillo pero clarificador: el modelo CRISP-DM. Con esos mismos ejemplos se verán las diversas problemáticas y puntos críticos a tener en cuenta en todo proceso de análisis de datos.

Contenido:

METODOLOGÍA CRISP-DM.

INTRODUCCIÓN A RAPID MINER: CONCEPTOS BÁSICOS.

PREPARACIÓN DE DATOS.

MODELOS CLASIFICATORIOS Y PREDICTIVOS CORRELACIÓN: QUE DOS VARIABLES TENGAN RELACIÓN PUEDE NO DECIR NADA.

  • Realizar una matriz de correlación
  • Entender una matriz de correlación.
  • Correlación positiva y negativa.
  • Correlación no indica causalidad.
  • ¿Qué podemos hacer con esa información?

REGLAS DE ASOCIACIÓN: ¿QUÉ COSAS SUELEN IR JUNTAS?

  • Entender el funcionamiento de un modelo de asociación.
  • Porcentaje de Soporte y de Confianza.
  • Usar las reglas de asociación.

CLUSTERIZACIÓN: ¿HAY DIVERSOS GRUPOS DE CLIENTES?

  • El algoritmo K-means.
  • Cómo funciona y qué significa la K.
  • Concepto de centroide.

ANÁLISIS DISCRIMINANTE: EMPEZAMOS A PREDECIR.

  • Explicación de análisis discriminante.
  • Concepto de datos de entrenamiento y de datos de scoring.
  • Flujo de entrenamiento y flujo de scoring.
  • Explicación del nivel de confianza.

REGRESIÓN LINEAL: UNA FORMA DE PREDECIR UNA VARIABLE CONTINUA.

  • Explicación del modelo de regresión lineal.
  • Entender los pesos en una regresión lineal.
  • ¿Qué podemos hacer con los resultados?

REGRESIÓN LOGÍSTICA: CUANDO HAY QUE DECIR ENTRE DOS OPCIONE.S

  • Explicación del modelo de regresión logística.
  • También aparece pesos ¿pero significan algo?
  • Explicación del nivel de confianza.
  • ¿Qué podemos hacer con los resultados?

ÁRBOLES DE DECISIÓN: ¿EN DÓNDE CAE ESTE CLIENTE?

  • Concepto de árbol de decisión.
  • Nodos, ramas y hojas.
  • Profundidad del árbol.
  • Navegar en un árbol de decisión.
  • Comprender un árbol y aplicarlo.

REDES NEURONALES: SIMULANDO EL PENSAMIENTO HUMANO.

  • Explicando en lo posible una red neuronal.
  • Aplicar una red neuronal.

INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE TEXTOS .

  • Análisis comparativo de textos.
  • Conceptos básicos.
  • Diccionarios, stop words.
  • Sinónimos y palabras de la misma familia.
  • Combinación de palabras.
  • Reemplazo de palabras.

VALIDACIÓN CRUZADA: ¿CÓMO PODEMOS SABER SI EL MODELO FUNCIONA?

  • Qué es una validación cruzada.
  • Concepto de falso positivo.

LA ÉTICA EN EL DATA MINING.

  • No siempre los modelos son “justos”.
  • Que puedas predecir no quiere decir que debas obligar.
  • Cuidado con los sesgos.
  • No todos los análisis se pueden hacer.

 

Caso práctico: uso de Rapid Miner para hacer data mining

Objetivo: que los alumnos utilicen lo aprendido para resolver algún tipo de problema basado en datos.

Metodología: se propondrá un conjunto de datos para que los alumnos utilicen los modelos estudiados.

Data by Design

Objetivo:

hacer que el estudiante se enfrente desde el punto de vista de negocio cómo definir y resolver un problema de negocio en donde los datos y el uso de la información puedan aportar algún tipo de mejora o solución. Mediante una nueva metodología, se trata de crear un proceso “Design Thinking-like” que defina unas etapas graduales para comprender el problema, las lagunas de datos que la empresa tiene, el impacto que tiene en el customer journey y la experiencia del cliente, y proponer un nuevo “Data Journey” que mejore esa experiencia. Al final el estudiante tendrá definido todo el contexto del problema y tendrá unas preguntas e hipótesis guía que dirijan el desarrollo del proyecto de mejora.

Contenido:

MÓDULO 1: DEFINIR EL PROBLEMA QUE SE QUIERE RESOLVER

  • ¿Cuál es el problema principal que estás intentando solucionar y por qué es importante?
  • Contexto: ¿Qué factores contribuyen al problema? ·Personas:¿Aquiénleafectadirectamente?
  • Personas que trabajan en el problema: ¿Quién está trabajando actualmente en el problema?
  • ¿ Con que frecuencia se toman las decisiones sobre la resolución del problema por parte de las personas que trabajan actualmente en el mismo?
  • Datos existentes: ¿Qué datos, relevantes a este problema, existen actualmente?
  • De forma general, ¿cuál es la periodicidad, retardo y granularidad (geográfica, demográfica, temporal, otras) de los datos existentes?
  • Nuevas fuentes de datos potenciales para la solución: Basados en los factores antes mencionados, ¿qué datos nuevos o adicionales podrían potencialmente aportar nuevos puntos de vista.
  • Preguntas guía.

 

MÓDULO 2: INVENTARIAR Y COMPRENDER LAS LAGUNAS EN LOS DATOS

  • Datos existentes sobre el problema.
  • Para cada fuente de datos, contesta las siguientes preguntas:
  • ¿Está disponible abiertamente, o requiere un permiso especial de acceso?
  • ¿Es estructurada o no estructurada?
  • ¿Con qué frecuencia se recogen los datos?
  • ¿Cómo son de granulares o detallados geográficamente los datos (ALTO, MODERADO, BAJO)?
  • ¿Cómo son de granulares o detallados demográficamente los datos (ALTO, MODERADO, BAJO)?
  • ¿Cuánto tiempo se almacenan?
  • ¿Las personas actualmente implicadas lo usan para la toma de decisiones, evaluación o para otros propósitos?
  • Otros datos organizacionales: ¿Qué otros datos usa tu organización en la operativa del día a día y en la planificación a largo plazo?
  • Identificación de lagunas.

 

MÓDULO 3: MAPEAR A TODOS LOS PARTICIPANTES EN EL PROYECTO · Clientes/usuarios, Solucionadores, Soportes, Otras Personas.

  • ¿Cuál es su influencia en el problema?
  • ¿Cuál es su influencia en el proyecto?
  • ¿Cómo puede beneficiarse del proyecto?
  • ¿Cómo los datos ayudan ahora a su toma de decisiones?
  • ¿Qué podría hacer esta persona con mejores datos?
  • ¿Qué podría hacer para socavar el proyecto?
  • ¿Cuál es la mejor forma de mantenerle comprometido?
  • La Ficha Personas.
  • Mapa de influencia.

 

MÓDULO 4: COMPRENDER QUIÉN USARÁ LOS RESULTADOS DEL PROYECTO.

  • Data Journey actual.
  • Análisis de mejoras.
  • Diseño del Data Journey nuevo.

 

MÓDULO 5: IDENTIFICAR TU LISTA DE DESEOS RESPECTO A LOS DATOS Y DEFINIR TUS HIPÓTESIS DE TRABAJO.

  • Resumen de todo el análisis.
  • La herramienta de conceptualización del proyecto.

– ¿A quién va a ayudar el proyecto de innovación basada en el dato y qué esperas que sean capaces de hacer gracias al proyecto?

– Escribe una definición clara y concisa del problema.

– ¿Qué fuentes de datos persigues para cumplir tus objetivos? Rellena la plantilla siguiente con esa información (repite la plantilla tantas veces como fuentes de datos hayas detectado).

– Ajusta tus Preguntas Guía: ¿Podemos usar [la fuente de datos X] para profundizar en [en el aspecto Y del problema]?

– Ajusta tus Hipótesis: Ya que sabemos que [hechos A] sobre [las(s) fuente(s) de datos X], creemos que podemos usar [datos específicos

B] para abordar [el indicador del problema C]. Validaremos nuestros resultados en comparación a [datos existentes D].

EJEMPLOS DE PROBLEMÁTICAS

 

Caso práctico: uso de metodología Data by Design para resolver una problemática del TFM

Objetivo: que los alumnos utilicen la metodología explicada para resolver un problema dentro del alcance del TFM que entregaron en el máster

Metodología: los alumnos deberán proponer una problemática asociada a su TFM que presentaron en el master y deberán seguir los pasos indicados para proponer una mejora basado en el uso del dato y de la información disponible.

Analítica Web

Objetivo:

Extraer, comprender e interpretar la información que se refleja en la red, imprescindible para la toma de decisiones de marketing. Llegar al conocimiento gracias al correcto análisis de los datos.

Contenido: ¿Sabes lo que ocurre en tu web?

  • Conceptos básicos.
  • Tipos de herramientas.
  • Métricas e indicadores.
  • Medición e integración de múltiples fuentes.
  • KPIs y Objetivos.

Google Analytics

Objetivo:

Extraer la información sensible que Google Analytics nos proporciona sobre nuestro sitio web, analizando los datos e introduciendo mejoras fundamentadas que mejoren nuestro rendimiento web.

Contenido: ¿Conoces las herramientas de analítica más utilizada en el mundo?

  • Conoce Google Analytics.
  • Gestión y manejo de la herramienta.
  • Métricas.
  • Análisis y diseño de informes estadísticos.
  • Implementación y seguimiento.

Inteligencia Artificial y Asistentes Virtuales

Objetivo:

Obtener un conocimiento teórico pero siempre con un eminente enfoque práctico, sobre los componentes y problemáticas de la inteligencia artificial y las diferentes aplicaciones en la industria en la actualidad, haciendo hincapié en los asistentes virtuales como nuevo modelo de relación con cliente.

Contenido: ¿Conoces las herramientas de analítica más utilizada en el mundo?

  • Aprender el papel de la Inteligencia Artificial en el mundo actual y tener un enfoque a futuro sobre los avances tecnológicos.
  • Identificar y entender diferentes términos del entorno de la Inteligencia Artificial.
  • Conocer las diferentes aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la actualidad y sus posibles futuribles casos.
  • Conocer e identificar componentes del diseño de una solución de Inteligencia Artificial.
  • Desarrollar una primera aplicación con inteligencia artificial: crear tu primer Chatbot con la Plataforma IBM Watson.

Uso anónimo y privado de internet

Introducir al alumno en los diferentes sistemas operativos y su aplicación para gestionar la seguridad en la red de las empresas.

Seguridad en dispositivo

  • Desarrollar los protocolos necesarios para la protección de los dispositivos.
  • Técnicas y herramientas de ciberseguridad.

Sistemas Operativos y de seguridad en la red

Introducir al alumno en los diferentes sistemas operativos y su aplicación para gestionar la seguridad en la red de las empresas.

Fundamentos de ciberseguridad. Habilidades para enfrentar amenazas online en la empresa

  • Conocimiento teórico sobre la materia como para tomar decisiones desde el punto de vista de un directivo de una organización empresarial
  • Dotar al alumno de recursos para analizar el panorama de ciberamenazas al que hacen frente hoy en día las organizaciones empresariales y aplicarlo al entorno de la empresa en la que trabaje.
  • Introducción al “adversarial thinking” (conjunto de activos valiosos que son susceptibles de ser atacados por adversarios que generan amenazas)

PROYECTO FIN DE MÁSTER*

El Proyecto de Fin de Máster (PFM) tiene como finalidad la aplicación práctica de los conocimientos y herramientas adquiridas por el alumno durante el programa, en una iniciativa emprendedora o a una mejora sustancial de una actividad empresarial ya existente, mediante el desarrollo de un Plan de Negocio o Business Plan.

Pretendemos que el PFM sea:

  • Un Plan de Empresa, donde el alumno recorre la transformación de una idea de negocio en un proyecto de empresa real y viable.
  • Una oportunidad de poner valor todo lo aprendido en el Programa.

Para todo ello, el estudiante cuenta con el asesoramiento personalizado de todo el Claustro académico de EUDE.

En modalidad Online el Proyecto Fin de Máster supone el estudio y la realización de actividades en cada uno de los módulos que son parte formal del plan de investigación.

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Reconocimientos y Certificaciones

Nuestros alumnos dispondrán de herramientas que acrediten nuestro material y que aportara certificados reconocidos y que permitan ampliar la titulación obtenida. Empresas como Google, Oracle, Amadeus, Facebook, Mailchimp, se asociarán con nosotros en diferentes áreas de conocimiento.

Metodología de Estudio

Campus Presencial

EUDE Digital es el punto de encuentro de líderes de diversas partes del mundo. Lugar donde, además, se llevan a cabo conferencias, eventos, seminarios y charlas concebidas exclusivamente para que nuestros alumnos puedan enriquecer su networking desde el primer día.

Más de 9,000m2 distribuidos entre aulas, zonas comunes, salas de estudio, cafetería y estacionamiento. El acceso al campus tiene conexiones directas de transporte público (estaciones de metro, autobuses y taxis).

 

Campus Virtual

Gracias al innovador método académico de su campus virtual, el cual ha sido reconocido como uno de los mejores y más importantes en el ámbito europeo, la escuela permanece a la cabeza en la formación online del mundo.
La plataforma favorece la formación de profesionales a nivel global, sin que existan las barreras espacio-temporales habituales de la metodología online. De esta  manera, el alumno se beneficia de un método totalmente flexible.

Bolsa de Prácticas y Empleo

El 95% de nuestros alumnos mejora su situación laboral. En EUDE Digital no solo nos preocupa tu formación académica, queremos que te conviertas en un líder en el entorno digital.

Mantenemos acuerdos con las mejores empresas del sector digital a nivel nacional e internacional. Más de 1.200 convenios activos con los que proporcionarte el mejor futuro laboral y las mejores oportunidades para desarrollar tu carrera profesional.

Opiniones de nuestros alumnos

KAREN MORA
Alumna de Máster en Marketing Digital

“Siempre supe que debería estudiar un máster, mi trayectoria profesional hizo que me decidiera por Marketing Digital. Siento que la mejor decisión fue venir a completar mis estudios a Madrid”.

ÁNGELA HITA
Departamento de Marketing y Comunicación de Telefónica

“Tanto profesores como profesionales de EUDE me han ayudado mucho con la bolsa de trabajo, para conseguir entrevistas y conocer empresas.”

JESSICA JIMÉNEZ
Alumna de Máster en Marketing digital

“Lo que más me está gustando es la oportunidad de conocer a profesores,que se encuentran en activo trabajando en diferentes empresas. No es lo mismo estar leyendo un documento académico, a que venga un profesor y te ponga ejemplos del trabajo que hace diariamente.”

ANDRÉS PEREDA
Delivery Manager en Arkeero

“Me ha dado la libertad de decidir cuándo estudiar, cómo organizarme,
y sacar adelante proyectos que ahora estoy llevando a cabo en las
prácticas. Además de ser un líder más proactivo.”

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¿Qué ventajas diferenciales te aporte EUDE Digital?

Eventos Digitales

Acceso a Seminarios, charlas y mesas redondas con las empresas más punteras del sector.

  • Logo Spotify
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Global Alumni

Únete a la comunidad de profesionales con más auge del momento. Más de 5.000 alumnos al año, de 60 nacionalidades diferentes, lideran empresas internacionales.

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Acceso a certificaciones

Con tu máster podrás certificarte en las plataformas líderes en el sector digital y así ampliar tus habilidades.

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Business Day

Jornadas en empresas del sector dónde podrás conocer de primera mano cómo gestionan su éxito compañías nacionales e internacionales.

Bolsa de Empleo

Tendrás a tu alcance más de 1.200 convenios gracias a nuestra bolsa de empleo. Aprende y desarróllate en las mejores empresas del sector digital.

Experiencias Internacionales

Posibilidad de viajar durante 2 días y compartir con compañeros, conocer otra cultura y ver de cerca cómo funcionan y a qué deben su éxito empresas de primer nivel.

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Claustro Académico Digital EUDE

Contamos con un claustro de profesores constituido por docentes de contrastadas trayectorias profesionales en las empresas nacionales y multinacionales más punteras en el ámbito online. El Claustro Académico de Digital EUDE está compuesto por directivos y profesionales en activo de compañías a nivel nacional e internacional que comparten sus conocimientos y experiencias con los alumnos. Los docentes, acompañan tanto dentro como fuera del aula a los alumnos, ofreciendo atención individualizada, gracias a las diferentes herramientas de comunicación que tienen a su alcance. Como complemento a su formación, los alumnos pueden ampliar sus conocimientos y networking gracias a los seminarios, conferencias y otras actividades que EUDE organiza durante el curso académico.

CARLOS VIERA ESTARÁS Director EUDE Digital

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Más de 16 años de experiencia trabajando en agencia para clientes del sector del entretenimiento, desarrollando proyectos digitales, especializado en posicionamiento, comunicación con clientes (redes sociales, marketing de contenidos y email marketing). Partnership para Hootsuite y miembro del MailChimp’s Experts Team.

ENRIQUE AGUADO Paid Media Director APACHE

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Mis más de 9 años como experto en Paid Media, tanto en cliente como en agencia, me han llevado a utilizar creatividad, análisis e innovación para impulsar la exposición de clientes de diferentes sectores y mercados actuando conforme a sus objetivos. Certificado en Google Ads, Google Analytics, Facebook Blueprint, Waze Ads, Microsoft Advertising y Google Marketing Platform.

ADRIÁN SÁNCHEZ GONZÁLEZ Programmatic Manager Hello Media Group (HMG)

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Responsable de programática, dando apoyo a los diferentes departamentos de campañas para la correcta medición y análisis de los resultados. Utilizando para ello Google Analytics, Doubleclick, Adform, adservers, CRM del cliente, etc. Implementación de píxeles con Google Tag Manager (GTM).

ESTHER VILLALBA ZAPATERO Online Media Manager Hello Media Group (HMG)

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Ejecución de campañas online desde el briefing hasta la optimización a los resultados. Organización y supervisión de equipo así como toma de medidas y optimizaciones para lograr el cumplimiento de los objetivos Análisis competencia clientes (Comscore). Negociación directa con soportes

COCO PÉREZ CURBELO Responsable de Marketing Digital en Triodos Bank España

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Máster en Publicidad Digital y Comunicación Interactiva por ICEMD, y licenciada en Dirección y Administración de Empresa por CUNEF. Con más de 12 años de experiencia laboral en el ámbito de proyectos digitales, vinculada a compañías como Citi Bank, Banco Popular o Banco Santander.

ALBERTO PALACIOS Cofundador de Farmidable

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25 años de experiencia en diferentes áreas de gestión, trabajo en agencia y amplia experiencia en nuevas empresas, Actualmente centrado y concienciado en el impacto social, desarrollando con orgullo un nuevo modelo de colaboración basado en comunidades de consumo natural #Farmidable.

BORJA ROIBÁS Formador financiero y contable

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Consultor financiero en Mercados de Valores. Comenzó su carrera en Natwest y continuo en Citibank Internacional donde fue coordinador de ventas de warrants en España y Portugal. Tras varios años, prosiguió su carrera en Consultoría y como formador en el área financiera.

LORENA RODRÍGUEZ Group Head of CRM en 4Finance

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MBA por el Instituto de Empresa; Máster en Marketing Digital por ESIC-ICEMD. 14 años de experiencia en agencias de publicidad y departamentos de marketing, especializada en la rama de retención y fidelización de clientes (CRM).

ALEJANDRO LÓPEZ RIOBOO Executive Director at Antipodes Digital

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Licenciado en Periodismo, Publicidad y RRPP por la UCM. 17 años en el sector de las nuevas tecnologías, después de trabajar como periodista en revistas y radio (6Toros6, Radio Voz y Europa FM). Actualmente gestiona su propia consultora digital, winterad, junto con la dirección en España de Antipodes digital.

DAVID FERNEL Gerente de Negocio en Mutua Madrileña

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Ingeniero de Minas por UPM. MBA por el Instituto de Empresa. 18 años de experiencia en Desarrollo de Negocio, Innovación y Organización, en diferentes sectores de actividad (Asegurador, Financiero, Utilities, Automoción,). Mentor de proyectos de innovación y formador en el ámbito empresarial.

JAVIER BORREGO Entertainment Sales Manager en Vizz Agwency

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Apasionado del Marketing con trayectoria en agencia, marketing farmacéutico, gran consumo y videojuegos. Siempre al día, actualmente coordina el área de Influencers. También colabora como profesor y coordinador en el Master de la UCM Playstation Talents en Marketing, Comunicación y Gestión de videojuegos.