Aprenderás a analizar grandes cantidades de datos y transformarlos en información valiosa para el negocio, usando las herramientas y técnicas de análisis avanzadas, desarrollarás habilidades técnicas en marketing digital y Big Data, para diseñar y ejecutar estrategias de marketing eficaces y adaptadas a los requisitos del mercado actual.
Profesionales del marketing, la publicidad, las comunicaciones y la gestión empresarial.
TEMA 1. FUNDAMENTOS DE MARKETING
De consumidor a usuario
Branding
Buyer persona
Customer journey
Marketing directo e indirecto
TEMA 2. PLAN DE MARKETING
Marketing strategy
Marketing mix
Market research
Marketing strategy II
Plan de acción
Tradicional vs. Digital
Estrategias de precios
TEMA 3. POSICIONAMIENTO WEB
Atraer tráfico web
SEO
SEM
Automatizar ventas
Growth hacking
Marketing automation
Neuromarketing
TEMA 4. MARKETING ANALYTICS
Web: analítica para optimizar sites
Herramientas de analítica
El marketing de afiliación y su medición
Google Data Studio
Operations Management
TEMA 5. E-COMMERCE
E-commerce
Marketplace
Comercio electrónico y dispositivos móviles
Funnel
Medición y KPI
User experience
Campañas digitales
Pago por móvil
TEMA 6. PLAN ESTRATÉGICO DE RR.SS.
Redes sociales
Plan de social media
Estrategia en RR.SS.
Gestión de redes sociales
Monitorización
Social media advertising y social selling
TEMA 7. PROJECT MANAGEMENT
Fundamento del project management
Gestión del equipo
Gestión de los recursos
Herramientas para la gestión ágil de un proyecto
TEMA 8. BIG DATA & ANALYTICS
La relevancia del big data
Organización de proyectos de big data
Metodologías Agile + SCRUM
IA y machine learning
Casos de uso en la industria
TEMA 9. BUSINESS INTELLIGENCE
Business intelligence
BI solutions
KPI
Fuentes de datos
Calidad del dato
TEMA 10. DATA FOR DECISION-MAKING
Open Data
El gobierno del dato
Protección de datos
Diseño de almacenes de datos
Marketing data
TEMA 11. DATA VISUALIZATION
Interpretación de datos
Python
Carto
Power BI
Google Data Studio
TEMA 12. DATA BASE
Fundamentos de bases de datos
Tecnología de bases de datos
Práctica de SQP (MYSQL)
Práctica de NOSQL. MongoDB
Práctica de NOSQL (Hbase)
Bases de datos para grafos
Cloud
TEMA 13. DATA ANALYSIS
Estadística
Medidas
Regresión y correlación
Probabilidad
Distribuciones
Intervalos de confianza
Introducción a los contrastes de hipótesis
Estadística con R
TEMA 14. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Introducción al análisis de datos con Python
Introducción al machine learning
Machine learning supervisado
Machine learning no supervisado
Reinforcement learning
Fundamentos de deep learning
TEMA 15. TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO PARA BIG DATA
Apache Hadoop
El ecosistema Hadoop
Apache Spark
Tecnologías para streaming
Sistemas de ficheros y plataformas para big data en cloud
Finalizada la formación recibirás un diploma de Máster de forma gratuita.
Tramitamos el proceso de Apostilla de La Haya para su reconocimiento internacional en los países acogidos en el Convenio de La Haya.
