"

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