1. Introducción al Marketing Digital

Conocerás los fundamentos del marketing digital, la evolución del entorno online, los nuevos modelos de negocio digitales, el Growth Marketing, el embudo de conversión (customer journey), la creación de propuestas de valor y la aplicación de la Inteligencia Artificial para generar ideas de negocio y comprender las nuevas tendencias del mercado.

2. Planificación Estratégica Online

Aprenderás a diseñar estrategias completas de marketing digital mediante análisis DAFO, definición de objetivos, Buyer Persona, marketing de contenidos, email marketing, planificación de campañas, cálculo del ROI y utilización de herramientas de Inteligencia Artificial para crear contenidos, asistentes de copywriting, estrategias SEO y automatización de procesos.

3. Gestión de Social Media

Desarrollarás planes de Social Media para plataformas como Facebook, Instagram, LinkedIn, TikTok, X y Pinterest. Aprenderás a gestionar campañas publicitarias, segmentar audiencias, crear calendarios editoriales, analizar resultados y utilizar Inteligencia Artificial para generar contenidos, anuncios y estrategias de comunicación adaptadas a cada canal.

4. Marketing en Buscadores (SEO y SEM)

Aprenderás posicionamiento orgánico mediante SEO técnico y de contenidos, investigación de palabras clave, optimización On-Page y Off-Page, auditorías SEO, SEO Local y Generative Engine Optimization (GEO). Además, desarrollarás campañas SEM mediante Google Ads, Performance Max y herramientas de IA para crear anuncios, investigar palabras clave y optimizar campañas publicitarias.

5. Analítica Web

Aprenderás a medir el rendimiento de las estrategias digitales mediante Google Analytics 4 y Google Tag Manager, definiendo conversiones, audiencias, eventos, paneles personalizados, listas de remarketing y análisis asistido por Inteligencia Artificial para obtener información estratégica y mejorar la toma de decisiones.

6. Fundamentos de la Inteligencia Artificial

Descubrirás los principios fundamentales de la IA, el impacto de la Inteligencia Artificial en los negocios, la formulación de problemas, las métricas de negocio, los sesgos en los datos, el uso responsable de la IA y las implicaciones éticas de estas tecnologías.

7. Python para análisis y modelado de datos

Aprenderás los fundamentos de Python aplicados al análisis de datos, trabajando con estructuras de control, funciones, módulos, NumPy, Pandas, análisis exploratorio de datos (EDA) y técnicas de Feature Engineering para preparar conjuntos de datos destinados al aprendizaje automático.

8. Aprendizaje Automático (Machine Learning)

Estudiarás los principales algoritmos de Machine Learning, incluyendo clasificación, regresión y clustering. Aprenderás a entrenar, evaluar y optimizar modelos utilizando bibliotecas como Scikit-Learn y comprenderás cómo aplicar estas técnicas a problemas reales de negocio.

9. Deep Learning

Aprenderás los fundamentos de las redes neuronales profundas, trabajando con arquitecturas como MLP, redes convolucionales (CNN), redes recurrentes (RNN) y Transformers. También conocerás conceptos como Transfer Learning, Fine Tuning, regularización, prevención del sobreajuste e Inteligencia Artificial Generativa.

10. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

Descubrirás cómo procesar y analizar lenguaje natural mediante técnicas de Text Mining, análisis de sentimiento, representaciones vectoriales (embeddings), modelos LLM, Prompt Engineering y arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation), aplicando estas tecnologías a casos reales de marketing y negocio.

11. Computer Vision

Aprenderás los fundamentos de la visión por computador mediante redes convolucionales y modelos basados en Transformers. Estudiarás técnicas de detección y reconocimiento de objetos, Transfer Learning y modelos multimodales, comprendiendo cómo aplicar la visión artificial en proyectos empresariales y de Inteligencia Artificial.