Bootcamp Marketing Data Analytics

Con el Bootcamp en Marketing Data Analytics aprenderás a captar, analizar e interpretar datos para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones.

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100% Online Clases en directo

3.500 € Facilidades de pago

37 semanas Inicio septiembre 2022

Becas Facilidades de pago

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Lo que vas a aprender

Descubrirás la gran cantidad de datos que generan las acciones de marketing de una marca y, lo mejor, lo que puedes hacer con ellos para mejorar procesos y resultados. Aprenderás desde la base: el plan de marketing, los fundamentos de la estadística y a programar en R. Continuarás tu entrenamiento con la elaboración de gráficos a partir de una base de datos y las técnicas para medir el retorno de la inversión publicitaria. Y, como colofón, te adentrarás en el mundo del machine learning.

Infórmate sobre descuentos, financiación y becas para cursar esta titulación.

Es para ti si:

  • Tienes capacidad analítica.
  • Eres una persona curiosa.
  • Te desenvuelves bien en Excel.
  • Quieres trabajar en una profesión con salidas, como analista de datos.

¿Por qué estudiar el Bootcamp de Marketing Data Analytics?

Porque nuestro Bootcamp en Marketing Data Analytics te prepara en 37 semanas para:
  • Trabajar con los datos de un departamento de Marketing para definir estrategias y proponer mejoras en las campañas.
  • Investigar el mercado, la competencia y el público objetivo de una empresa.
  • Predecir los resultados de una acción concreta o de un nuevo producto.
  • Supervisar el tratamiento de la información que generan los usuarios cuando interactúan con los distintos canales online de una compañía.
  • Aplicar la inteligencia artificial a una estrategia de marketing online.

Nuestros programas están planteados para que evoluciones desde cero

Puedes formarte en esta profesión digital sin tener conocimientos previos.

Plan de formación

11 sprints, 37 semanas

Sprint 1: Introducción al Marketing y al Análisis de Datos

Fundamentos del marketing

Conoce cómo se estructura un departamento de marketing, así como los objetivos generales de marketing.

Diccionario básico del análisis de datos

Los conceptos que necesitas para tener una base sólida antes de comenzar con las asignaturas de análisis de datos.

Datos y métricas en el campo del marketing

Familiarízate con la información que contienen las bases de datos con las que trabajan los equipos de marketing y que recogen las principales métricas para hacer el seguimiento de la estrategia.

Principales técnicas estadísticas

Iníciate en la estadística que se emplea para analizar los datos que tiene una compañía.

Análisis de datos supervisados

Aprende a realizar un análisis de datos supervisado y a interpretar los resultados.

Análisis de datos no supervisados

Aprende a realizar un análisis de datos no supervisado y a interpretar los resultados.

Tratamiento de datos en Excel

Utiliza Excel para sacar el máximo partido de la información disponible y entrénate en las funciones más relevantes para acelerar el análisis de datos en esta herramienta.

Introducción a las bases de datos

Analiza cómo se estructura y relaciona la información en una base de datos y cómo puedes extraer la información relevante de estos datos.

El lenguaje SQL

Realiza un caso práctico en MySQL con las operaciones básicas de selección, filtrado y ordenación de datos.

Análisis exploratorio de la información

Descubre las claves para realizar un buen análisis descriptivo de la información.

Introducción a R y RStudio

Primera toma de contacto con este software open-source: lee y escribe ficheros y realiza operaciones matemáticas.

Ficheros y control de flujo

Conoce las estructuras de programación que permiten controlar el flujo del programa.

Buenos hábitos de programación en R

Descubre aspectos importantes para facilitar la comprensión del código y trabajo desarrollado a través de un caso práctico.

Rmarkdown para generar informes dinámicos

Trabaja con el lenguaje de marcado Markdown, que se utiliza para construir informes versátiles.

Nociones básicas de la visualización gráfica de datos

Revisa, con ejemplos reales, las distintas tipologías de visualización gráficas para entender cuándo se debe utilizar cada alternativa.

Características y dimensiones fundamentales de los gráficos

Utiliza el paquete ggplot de R para realizar los distintos tipos de gráficos revisados en el lab anterior.

Herramientas de visualización: Tableau y PowerBI

Descubre cómo se utilizan herramientas como Tableau y PoweBI para generar visualizaciones de datos avanzados.

Introducción a Cloud

En qué consiste un entorno Cloud y las principales plataformas y herramientas que se van a poder aplicar en el entorno del marketing.

Modelos analíticos en Cloud

Cómo funcionan los modelos analíticos (clustering, clasificación, procesamiento de lenguaje natural,...) en Cloud.

Casos de uso Marketing Analytics con tecnología Cloud

Entiende las distintas arquitecturas de referencia para Marketing Analytics en AWS, Google Cloud y Azure.

La investigación de mercados: qué es y en qué consiste

Descubre los principales interrogantes a los que se enfrenta un responsable de Consumer and Market Insights en una compañía.

Etapas en el desarrollo de un proyecto de investigación

Las distintas etapas a seguir cuando se desarrolla un proyecto de investigación, desde la recopilación de la información hasta la generación de insights.

Investigación y marketing: casos de uso

Varios casos de uso en los que la investigación es clave para responder a los interrogantes de negocio (eficacia publicitaria, satisfacción de clientes,...).

Introducción al marketing digital

Conoce las distintas acciones de marketing digital que se pueden llevar a cabo y los conceptos básicos relacionados.

Analítica digital: herramientas, KPIs y métricas

Cómo puedes recopilar información con herramientas como Google Analytics y Google Ads.

Google Analytics: informes disponibles y lectura de datos

A través de un caso práctico, utilizarás Google Analytics 4 con el objetivo de entender la información disponible y la interpretación de cada módulo de la herramienta.

Ecosistema actual de medición de eficacia publicitaria

Revisa los distintos métodos de medición de eficacia publicitaria que existen y cómo ha cambiado este ecosistema de medición a lo largo del tiempo.

Conceptos clave sobre Marketing Mix Modeling (MMM)

Aprende conceptos clave sobre MMM como son el ad-stock o el efecto no lineal de la publicidad a través de varios ejemplos prácticos.

Fases y outputs en un proyecto de MMM

A través de un caso práctico, lleva a cabo un miniproyecto de MMM pasando por todas las fases del proceso.

Modelos de atribución y experimentos

Interpreta los outputs de modelos de atribución y experimentos, comparando las diferencias entre distintas metodologías de medición.

Cómo analizar la información de nuestros clientes

Revisa las variables y métricas que suelen tener disponibles las compañías sobre sus clientes y descubre cuáles son los principales análisis que se pueden realizar con esos datos.

Segmentación de clientes

A través de un caso práctico, segmenta un conjunto de clientes y etiqueta los distintos grupos que obtengas.

Nociones básicas para el desarrollo de modelos predictivos

Repasa las nociones básicas que debes tener al trabajar con series temporales.

Metodología ARIMA y otros enfoques de predicción

Utiliza la metodología ARIMA para hacer una predicción de una serie temporal, dando unas pinceladas sobre otras metodologías de predicción.

Qué es el Aprendizaje Máquina (Machine Learning)

A través de ejemplos concretos, analiza las diferencias entre Inteligencia Artificial, Machine Learning, Data Science y Estadística.

Aplicaciones del Machine Learning al marketing

Realiza un caso práctico de sistema de recomendación que nos sirva para ilustrar un problema de negocio al que se enfrentan muchas compañías.

Aproximación a Computer Vision

Harás una inmersión en el campo de la visión artificial, realizando distintos tipos de análisis de imágenes y conociendo las herramientas que se pueden emplear en este campo.

Análisis de texto con NLP

Realiza un procesamiento de texto (normalización, eliminación de información innecesaria, tokenización,...) y evalúa la precisión del resultado obtenido.

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Metodología de este bootcamp

Se llama Action Learning y es 100% práctica

Aprendizaje basado en resolver un problema cada semana. Así de sencillo y así de práctico.

Con profesores instructores que te acompañan siempre con entrenamientos en directo.

Y con el compromiso de que lo podrás lograr dedicándole un máximo de 90 minutos al día.

Equipo docente

Todos nuestros profesores y equipo docente son profesionales del sector y cuentan con muchos años de experiencia en formación.
Deloitte-logo

Davide Fabrizio

Codirector del bootcamp

Deloitte-logo

Carlos Real

Codirector del bootcamp

Novartis Oncology

Anna Grau

Profesora instructora · Profesora titular

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Coaching laboral

En Edix creamos profesionales digitales: no solo formamos, también ayudamos a encontrar un empleo.
Por eso, todas nuestras titulaciones incorporan un programa de coaching laboral personalizado

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Muy contenta con lo que llevo de curso hasta ahora. Los profesores y el personal son muy amables y atentos. *Opinión recogida mediante encuesta interna

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