Bootcamp Marketing Data Analytics

LAB 01. 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.

LAB 02. Principales técnicas estadísticas

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

LAB 03. Análisis de datos supervisados

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

LAB 04. Análisis de datos no supervisados

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

LAB 01. 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.

LAB 02. 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.

LAB 03. El lenguaje SQL

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

LAB 04. Análisis exploratorio de la información

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

LAB 01. Introducción a R y RStudio

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

LAB 02. Ficheros y control de flujo

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

LAB 03. Buenos hábitos de programación en R

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

LAB 04. Rmarkdown para generar informes dinámicos

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

LAB 01. 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.

LAB 02. 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.

LAB 03. Herramientas de visualización: Tableau y PowerBI

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

LAB 01. 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.

LAB 02. Diseño de Data Marts y ETL con Spark

Crea modelos de datos para analítica y aplica las técnicas de procesamiento distribuido para la preparación de datos.

LAB 03. Diseño de una arquitectura marketing analytics en Cloud

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

LAB 01. 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.

LAB 02. Etapas en el desarrollo de un proyecto de investigación

Las distintas etapas que sigue un analista de datos cuando desarrolla un proyecto de investigación, desde la recopilación de la información hasta la generación de insights.

LAB 03. 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...).

LAB 01. Introducción al marketing digital

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

LAB 02. Analítica digital: herramientas, KPIs y métricas

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

LAB 03. 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.

LAB 01. 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.

LAB 02. 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.

LAB 03. 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.

LAB 04. Modelos de atribución y experimentos

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

LAB 01. 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.

LAB 02. Segmentación de clientes

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

LAB 03. Nociones básicas para el desarrollo de modelos predictivos

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

LAB 04. 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.

LAB 01. Qué es el Aprendizaje Máquina (Machine Learning)

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

LAB 02. 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.

LAB 03. 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.

LAB 04. Análisis de texto con NLP

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

LAB 01. Tareas básicas para crear una presentación

LAB 02. Manejo multimedia y transiciones

LAB 03. Presentaciones con animación

LAB 01. Creación de tablas y formatos

LAB 02. Funciones y formulación

LAB 03. Recursos: inserción de imágenes, dibujos...

LAB 04. Creación de gráficos

LAB 05. Domino las tablas dinámicas y macros