Desarrolla habilidades en analítica de marketing para medir, optimizar y comunicar resultados de campañas en plataformas como Meta y Google.
Certificado del Programa
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- Introducción al programa 00:06:00
- Introducción a los análisis de marketing Descripción general del curso 00:03:26
- Plan de estudios de la Fundación de Análisis de Marketing 00:10:00
- Presentación de Anke Audenaert 00:02:09
- Encuesta a los alumnos 00:05:00
- Un mensaje de Meta 00:01:08
- Carreras en marketing y análisis de marketing 00:03:36
- ¡Join the Meta Marketing Analytics Community! 00:10:00
- Revise sus conocimientos comunitarios 00:20:00
- Cómo tener éxito en este programa 00:10:00
- Directrices comunitarias 00:10:00
- Introducción: El papel de un vendedor 00:01:15
- El papel de un vendedor 00:03:57
- Cuestionario práctico: Principios básicos del marketing 00:20:00
- Introducción: El uso de la analítica en el marketing 00:01:02
- 5 usos principales de la analítica de marketing 00:07:19
- El futuro del marketing son los datos 00:10:00
- Cuestionario práctico: Usos de la analítica en marketing 00:20:00
- Introducción: Analítica en marketing – Aplicación 00:01:10
- Encuentre a su público 00:04:15
- Planificación y previsión 00:03:55
- Evaluar la eficacia de la publicidad 00:03:12
- Optimice su estrategia de marketing 00:03:51
- Optimizar el embudo de ventas 00:04:27
- Cuestionario graduado: Casos de uso de los datos en marketing 00:20:00
- Repaso semanal: La importancia de la analítica en el marketing 00:01:32
- Introducción: ¿Qué datos utilizan los profesionales del marketing? 00:01:34
- Datos relacionados con el comportamiento fuera de línea 00:06:06
- Datos relacionados con el comportamiento en línea 00:06:45
- Comprender los datos muestreados frente a los no muestreados 00:05:35
- Datos de primera, segunda y tercera parte 00:06:46
- Marketing y conjuntos de datos 00:10:00
- Cuestionario práctico: Comprender los datos que utilizan los profesionales del marketing 00:20:00
- Introducción: Fuentes de datos digitales 00:01:14
- Cómo las interacciones en línea generan datos 00:05:41
- Uso de cookies del navegador 00:06:37
- Uso de etiquetas o píxeles 00:06:04
- SDK para aplicaciones móviles 00:04:18
- Conexión de datos a través de API 00:04:09
- Uso de UID 00:05:31
- Cuestionario práctico: Fuentes de datos 00:20:00
- Introducción: Recopilación de datos para marketing 00:01:22
- Recopilación de datos para marketing: Un ejemplo 00:06:24
- Implementación del píxel de Facebook, SDK y API 00:10:00
- Cuestionario graduado: Fuentes de datos 00:20:00
- Revisión semanal: Fuentes de datos de marketing 00:01:38
- Introducción: Datos y privacidad 00:01:41
- Los datos impulsan nuestra experiencia en línea 00:04:05
- Los consumidores al volante de los datos 00:08:04
- Ejercicio: Compruebe su configuración de datos en Facebook 00:10:00
- Cuestionario práctico: Consumidores y datos 00:20:00
- Introducción: Datos y privacidad desde la perspectiva de los anunciantes 00:00:50
- Los datos y el anunciante responsable 00:04:11
- El ecosistema publicitario y el papel de los datos 00:06:52
- Quién es el propietario de los datos y la relación con el usuario 00:04:11
- Cuestionario práctico: Ecosistema publicitario 00:20:00
- Introducción: Protección y normativa 00:01:05
- La necesidad de proteger los datos 00:03:54
- Normativa para proteger a los usuarios y sus datos 00:07:17
- Organizaciones industriales y privacidad 00:10:00
- Cuestionario graduado: Datos y privacidad 00:20:00
- Repaso semanal: Datos y privacidad 00:02:16
- Introducción al programa 00:02:07
- Vídeo de introducción al curso 00:02:07
- Presentación de Anke Audenaert 00:02:09
- Encuesta a los alumnos 00:05:00
- Programa del curso Introducción al análisis de datos 00:05:00
- Únase a la comunidad Meta Marketing Analytics o a la comunidad Meta Data Analyst 00:10:00
- Revise sus conocimientos comunitarios 00:20:00
- Cómo tener éxito en este programa 00:10:00
- Introducción semanal: ¿Qué es el análisis de datos? 00:01:37
- Introducción: el poder de los datos 00:02:35
- ¿Qué es el análisis de datos? 00:08:40
- ¿Qué hace un analista de datos? 00:05:25
- Análisis de datos frente a ciencia de datos 00:10:00
- Cuestionario práctico: ¿Qué es el análisis de datos? 00:20:00
- Un marco como herramienta útil 00:01:09
- El marco OSEMN 00:04:08
- Empiece con un objetivo en mente 00:03:52
- Comprender los KPI 00:05:58
- Utilización del marco OSEMN: Ejemplo 00:08:50
- Visión general del marco OSEMN 00:05:00
- Cuestionario práctico: El marco OSEMN 00:20:00
- Cuestionario graduado: Trabajar con datos 00:20:00
- Repaso semanal: Trabajar con datos 00:00:45
- Introducción: Exploración y modelización de datos 00:01:11
- Conocer mejor sus datos 00:02:04
- El lenguaje de los datos 00:04:47
- Creación de visualizaciones 00:04:32
- Examinar las distribuciones de datos 00:05:25
- Examinar las relaciones entre los datos 00:06:26
- Ingeniería de funciones 00:03:54
- Resumen: Exploración de datos 00:10:00
- Cuestionario práctico: Exploración de datos 00:20:00
- Haga predicciones a partir de sus datos con la modelización 00:01:22
- ¿Qué son los modelos y por qué utilizarlos? 00:04:27
- ¿Cómo funcionan los modelos? 00:04:59
- Diferentes tipos de modelos 00:05:08
- Tipos de modelos habituales 00:05:00
- Cuestionario práctico: Modelado 00:20:00
- Un ejemplo real 00:03:08
- Estudio de caso – Exploración de datos 00:04:28
- Estudio de caso – Modelización de datos 00:03:05
- Actividad: Exploración y modelización de datos 00:20:00
- Cuestionario graduado: Exploración y modelización de datos 00:20:00
- Conclusión semanal 00:00:46
- Comprender la IA generativa: una visión general 00:08:26
- Exploración de diferentes tecnologías GenAI 00:11:41
- Aplicaciones de la IA generativa en la empresa 00:08:16
- Navegando por lo difícil: Preocupaciones en torno a la IA 00:07:51
- IA responsable – IA en Meta 00:10:00
- Resumen: Puntos clave de la IA generativa 00:10:00
- Cuestionario práctico: Comprender la IA Generativa 00:20:00
- Actividad: Experimenta el poder de GenAI 00:20:00
- Integración de GenAI con la Analítica de datos 00:05:51
- Mejorar la calidad y la generación de datos con GenAI 00:07:20
- GenAI en Analítica predictiva 00:08:59
- Estudios de caso: GenAI en Analítica de datos 00:05:20
- Resumen: Puntos clave de la GenAI en la Analítica de datos 00:10:00
- Uso de GenAI en sus proyectos de Analítica de datos 00:10:00
- Cuestionario práctico: Comprensión de GenAI en Analítica de datos 00:20:00
- Descubre cuál es tu postura respecto a la IA 00:05:00
- Introducción al programa 00:06:00
- Vídeo de introducción al curso 00:02:37
- Vídeo de presentación del instructor 00:01:53
- Programa del curso 00:05:00
- Únase a la comunidad Meta Marketing Analytics o a la comunidad Meta Data Analyst 00:10:00
- Revise sus conocimientos comunitarios 00:20:00
- Uso de las hojas de cálculo de Google 00:10:00
- Cómo tener éxito en este programa 00:10:00
- Introducción semanal 00:00:53
- Qué son las hojas de cálculo y qué pueden hacer 00:02:43
- Usos de las hojas de cálculo 00:04:31
- Herramientas de hoja de cálculo de uso común 00:30:00
- Cuestionario práctico: Fundamentos de las hojas de cálculo 00:20:00
- Recapitulación del marco OSEMN 00:02:32
- El uso de hojas de cálculo en el análisis de datos 00:03:30
- Visión general del marco OSEMN 00:05:00
- Cuestionario práctico: El marco OSEMN y las hojas de cálculo 00:20:00
- Cuestionario graduado: Trabajar con datos en hojas de cálculo 00:20:00
- Repaso semanal: Trabajar con datos en hojas de cálculo 00:00:31
- Introducción: Extracción de datos con SQL 00:01:07
- Por qué utilizar SQL 00:04:17
- Ejemplos: Utilización de SQL 00:01:41
- SQL en Google Sheets 00:02:24
- Declaraciones SELECT 00:02:48
- Practique el comando Seleccionar todos los datos 00:20:00
- Cláusulas AND, OR y WHERE 00:03:51
- Practique las cláusulas AND, OR y Where 00:20:00
- Cláusulas ORDER BY y LIMIT 00:02:39
- Practique las cláusulas ORDER BY y LIMIT 00:20:00
- Guía de comandos SQL 00:05:10
- Visión general Comandos SQL importantes 00:10:00
- Cuestionario de práctica: Escribir consultas SQL 00:20:00
- Escribir funciones en SQL 00:01:43
- Funciones aritméticas 00:05:08
- Practicar funciones aritméticas 00:20:00
- Funciones agregadas 00:05:42
- Practicar funciones agregadas 00:20:00
- Agrupar por funciones 00:04:17
- Grupo de prácticas por funciones 00:20:00
- Paseo por las funciones SQL 00:04:38
- Visión general Funciones importantes en SQL 00:15:00
- Cuestionario graduado: Extracción de datos con SQL 00:20:00
- Revisión semanal: Extracción de datos con SQL 00:00:39
- Introducción: Creación de cuadros de mando 00:01:03
- El poder de los cuadros de mando 00:02:24
- Cuadros de mando y objetivos empresariales 00:02:17
- Cuestionario práctico: Resumir datos con cuadros de mando 00:20:00
- Diseñar un cuadro de mando 00:04:17
- Creación de un cuadro de mando en Tableau 00:07:05
- Añadir interactividad 00:08:25
- Actividad: Crear un cuadro de mando 00:20:00
- Introducción: Contar historias con visualizaciones de datos 00:02:43
- Estudio de caso: Qué hacer y qué no hacer al contar historias con visualizaciones de datos 00:05:29
- Crear una historia 00:06:05
- Cuestionario graduado: Creación de cuadros de mando 00:20:00
- Revisión semanal: Creación de cuadros de mando 00:00:51
- Actividad global: Análisis de datos con hojas de cálculo 00:20:00
- Conclusión del curso/Felicidades 00:02:06
- Introducción al programa 00:06:00
- Vídeo de presentación del instructor 00:01:52
- Encuesta a los alumnos 00:05:00
- Programa del curso 00:05:00
- Únase a la comunidad Meta Marketing Analytics o a la comunidad Meta Data Analyst 00:10:00
- Revise sus conocimientos comunitarios 00:20:00
- Cómo tener éxito en este programa 00:10:00
- Cómo abordar el análisis de datos con el marco OSEMN 00:03:45
- Por qué Python para el análisis de datos 00:03:29
- Cuestionario práctico: Python para el análisis de datos 00:20:00
- Jupyter Notebook: Donde escribimos nuestro código 00:00:50
- Conceptos básicos sobre el uso de Jupyter Notebook 00:06:36
- Uso de Jupyter Notebook en Coursera 00:02:57
- Consejos para utilizar Notebook de Jupyter 00:10:00
- Actividad: Ejemplo de un cuaderno típico en Coursera 00:30:00
- Repasar el ejemplo de un Notebook típico en la actividad de Coursera 00:05:21
- Introducción a las bibliotecas 00:08:11
- Comprobación de conocimientos sobre bibliotecas 00:20:00
- ¿Qué son los pandas? 00:07:35
- Trabajar con Series y DataFrames de Pandas 00:08:57
- Referencia de sintaxis y notación de puntos en Python 00:10:00
- Actividad: Uso de pandas 00:30:00
- Repasando la actividad de los pandas 00:05:48
- Subconjuntos con Pandas 00:09:18
- Actividad: Subconjuntos selectivos 00:30:00
- Actividad de revisión de subconjuntos selectivos 00:05:30
- Comprobación de conocimientos sobre pandas 00:20:00
- ¿Qué es el fregado? 00:01:56
- Eliminación de datos 00:10:20
- Actividad: Eliminación de datos 00:30:00
- Revisión de la actividad de eliminación de datos 00:06:55
- Modificación de valores 00:06:46
- Sustitución de valores 00:05:09
- Actividad: Modificación y sustitución de valores 00:30:00
- Revisar la actividad de sustitución de valores 00:10:26
- Cuestionario graduado: Obtención y depuración de datos con Pandas 00:20:00
- Modelización e interpretación de datos 00:01:37
- Visión general de la modelización 00:03:26
- Modelado con Python 00:13:36
- Comprobación de conocimientos sobre modelado e interpretación 00:20:00
- Visión general de la interpretación 00:04:32
- Interpretar los resultados del modelo 00:08:05
- Visualizaciones exploratorias frente a explicativas 00:03:35
- Creación de visualizaciones explicativas 00:11:39
- Comprobación de conocimientos sobre interpretación 00:20:00
- OSEMN: Atando cabos 00:11:50
- Actividad: OSEMN completo 01:30:00
- Revisión completa de la actividad de la OSEMN 00:18:01
- Cuestionario graduado: Modelización e interpretación de datos con Python 00:20:00
- Introducción al programa 00:06:00
- Introducción a la Estadística Fundamentos 00:02:10
- Presentación del ponente 00:01:35
- Encuesta a los alumnos 00:05:00
- Programa del curso de Estadística para Marketing 00:10:00
- Carreras en marketing y análisis de marketing 00:03:36
- Únase a la comunidad Meta Marketing Analytics o a la comunidad Meta Data Analyst 00:10:00
- Revise sus conocimientos comunitarios 00:20:00
- Cómo tener éxito en este programa 00:10:00
- Directrices comunitarias 00:10:00
- Introducción 00:01:59
- Introducción: Medidas de tendencia central 00:00:59
- Utilizar medidas de tendencia central para encontrar el término medio 00:05:17
- Cuándo utilizar diferentes medidas de tendencia central 00:04:18
- Encontrar el término medio con hojas de cálculo 00:04:54
- Revisión de las medidas de tendencia central 00:10:00
- Cuestionario de Práctica: Medidas de tendencia central 00:20:00
- Introducción: Medidas de dispersión 00:01:00
- Varianza y rango en Analítica de datos 00:04:44
- Desviación estándar en Analítica de datos 00:03:17
- Utilizar las puntuaciones Z para juzgar un valor 00:06:19
- Desviación estándar en hojas de cálculo 00:03:13
- Revisión de las medidas de dispersión 00:10:00
- Cuestionario práctico: Medidas de dispersión 00:20:00
- Introducción: Tablas de frecuencias 00:01:26
- Tablas de frecuencias en análisis de marketing 00:02:38
- Cómo utilizar las tablas de contingencia 00:03:17
- Probabilidad condicional: Estadística Bayesiana 00:05:15
- Comprender los gráficos de dispersión y la correlación 00:08:35
- Frecuencia, contingencia y gráficos de dispersión Revisión 00:15:00
- Repaso de la primera semana 00:01:26
- Cuestionario graduado: Estadística descriptiva 00:20:00
- Módulo Capstone 1: Conocer los datos 00:20:00
- Introducción: Diseño experimental e hipótesis 00:01:12
- Pregunta de investigación 00:04:55
- Redacción de hipótesis 00:03:08
- Estudios observacionales frente a estudios experimentales 00:05:42
- Diseño experimental para el Análisis de datos 00:05:00
- Revisión del diseño experimental 00:10:00
- Cuestionario práctico: Diseño experimental e hipótesis 00:20:00
- Introducción: Pruebas de hipótesis y AB 00:01:06
- Pruebas de hipótesis y pruebas AB 00:05:29
- Comprender los valores P 00:04:40
- Intervalos de confianza en Analítica de datos 00:04:18
- Intervalos de confianza en una hoja de cálculo 00:03:07
- Pruebas de hipótesis en una hoja de cálculo 00:04:07
- Prueba de hipótesis en la revisión de hojas de cálculo 00:10:00
- Revisión de las pruebas AB 00:10:00
- Cuestionario práctico: Pruebas de hipótesis y AB 00:20:00
- Introducción: Errores comunes en estadística 00:01:17
- Ser Justo: Evitar los prejuicios 00:08:16
- Ser preciso: Evitar los prejuicios 00:10:00
- Tipos de errores: Tipos I y II 00:01:57
- Revisión de falsos positivos y falsos negativos 00:10:00
- Supuestos 00:03:44
- Cuestionario graduado: Diseño experimental y pruebas 00:20:00
- Repaso de la 3ª semana 00:01:08
- Módulo Capstone 3: Comprobación de hipótesis 00:20:00
- Introducción: Capstone 00:00:58
- Finalice su proyecto Capstone 00:20:00
- Analista de marketing sobre estadísticas descriptivas 00:03:07
- Analista de marketing sobre muestreo, distribuciones y variables 00:03:16
- Analista de marketing sobre preguntas e hipótesis 00:03:07
- Analista de marketing sobre modelización 00:04:00
- Resumen del curso y felicitaciones 00:01:33
- Introducción al programa 00:06:00
- Introducción a los métodos de análisis de datos para marketing 00:02:37
- Presentación de Anke Audenaert 00:02:09
- Encuesta a los alumnos 00:05:00
- Programa del curso Métodos de análisis de datos para marketing 00:10:00
- Carreras en marketing y análisis de marketing 00:03:36
- ¡Join the Meta Marketing Analytics Community! 00:10:00
- Revise sus conocimientos comunitarios 00:20:00
- Cómo tener éxito en este programa 00:10:00
- Directrices comunitarias 00:10:00
- Introducción: Encuentre a su público con la segmentación 00:00:57
- La importancia de la segmentación en el marketing 00:02:46
- Ejemplos de segmentación de audiencias 00:05:31
- Creatividad programática a partir de segmentos de audiencia 00:06:51
- Plataformas de datos de clientes (CDP) 00:02:01
- Cuestionario práctico: Segmentación en marketing 00:20:00
- Segmentación mediante agrupaciones 00:05:32
- Agrupación K-Means 00:08:24
- Determinar el número de agrupaciones 00:03:57
- Describir segmentos 00:04:02
- Cuestionario práctico: Análisis de conglomerados 00:20:00
- Ejemplo: Encontrar el público objetivo para Snackwall 00:03:05
- Enfoque de agrupación K-Means 00:03:36
- Descripción de los segmentos (aplicación) 00:08:00
- Diferentes enfoques de la segmentación 00:10:00
- Cuestionario graduado: Segmentación 00:20:00
- Resumen semanal: Encuentre a su público con la segmentación 00:00:59
- Introducción: Evaluación de la eficacia publicitaria 00:00:54
- Comprender la eficacia de la publicidad 00:05:10
- Métodos observacionales y experimentales para la evaluación de la eficacia publicitaria 00:06:56
- Decidir el uso de métodos experimentales o de observación 00:10:00
- Cuestionario práctico: Medición de la eficacia publicitaria 00:20:00
- Formular una hipótesis 00:06:50
- ¿Qué es un experimento? 00:04:18
- Ensayos controlados aleatorios 00:03:54
- Intención de tratar 00:02:48
- Interpretar los resultados de un experimento 00:03:16
- Cuestionario práctico: Medir la eficacia publicitaria con experimentos 00:20:00
- Pruebas A/B 00:05:52
- Pruebas unicelulares, multicelulares y anidadas 00:06:32
- Cuestionario graduado: Evaluación de la eficacia publicitaria 00:20:00
- Resumen semanal: Evaluar la eficacia de la publicidad 00:01:48
- Introducción: Análisis de los resultados de la campaña 00:01:00
- Descripción general de los informes de Ads Manager 00:05:44
- Personalización de los informes del Administrador de anuncios 00:02:35
- Navegación por los informes del Administrador de anuncios 00:10:00
- Cuestionario práctico: Evaluación de los resultados de las campañas con el Administrador de anuncios 00:20:00
- Introducción: Evaluar los resultados en función de su objetivo 00:00:46
- Cómo el objetivo de la campaña determina las métricas clave 00:07:20
- El píxel de Facebook 00:10:00
- El marco de atribución 00:03:40
- Analice los resultados de su campaña 00:07:56
- Cuestionario práctico: Evaluar los resultados en relación con su objetivo 00:20:00
- Cuestionario graduado: Análisis de los resultados de la campaña 00:20:00
- Revisión semanal: Análisis de los resultados de la campaña 00:01:04
- Introducción: Pruebas A/B 00:01:35
- ¿Qué son las pruebas A/B y para qué se utilizan? 00:05:51
- Configurar una prueba A/B con Facebook 00:07:10
- Evaluación de los resultados de una prueba A/B 00:04:37
- Probar múltiples variables en una prueba A/B 00:10:00
- Características de las pruebas A/B en Facebook 00:04:12
- Elegir el experimento adecuado para su objetivo 00:10:00
- Cuestionario práctico: Optimización de anuncios con pruebas A/B 00:20:00
- Introducción: Modelización de la mezcla de marketing 00:02:11
- Visión general del modelado de la mezcla de marketing 00:05:58
- Facebook y el modelado de la mezcla de marketing 00:06:09
- Medir Facebook con precisión en los modelos de marketing mix 00:10:00
- Nuevos avances en la modelización de la mezcla de marketing 00:04:32
- Innovaciones globales en el modelado de la mezcla de marketing 00:10:00
- Cuestionario práctico: Modelización de la mezcla de marketing 00:20:00
- Cuestionario graduado: Optimización de su marketing mix 00:20:00
- Revisión semanal: Optimizar su marketing mix 00:01:15
- Cómo prepararse para las entrevistas de trabajo 00:10:00
- ¡Felicidades! 00:01:38
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Información del Curso
240 Horas Curriculares
24 Créditos Académicos
Accede por tu Smartphone
Certificado oficial SEP
Aprendizaje especializado
Contenido de la Certificación
Desarrolla habilidades en analítica de marketing para medir, optimizar y comunicar resultados de campañas en plataformas como Meta y Google.
Este programa cubre los conceptos y herramientas clave para diseñar, medir y optimizar acciones de marketing con datos. Aprenderás principios de analítica y estadísticas para tomar decisiones basadas en evidencia y evaluar la efectividad publicitaria con herramientas de Meta y Google.
El recorrido comienza con fundamentos de analítica y estadística, seguido por métodos de atribución, modelado de mezcla de marketing y embudos de conversión. Practicarás cómo formular hipótesis, realizar pruebas A/B y analizar resultados para mejorar el ROI.
Al finalizar, podrás implementar un análisis completo de campañas: desde la definición de objetivos e hipótesis hasta la presentación de hallazgos y recomendaciones, incluida la preparación para la certificación Meta Marketing Science.
CURSO 1: Marketing Analytics Foundation
- Cómo los datos y su medición informan una acción de marketing
- Principios básicos de marketing
- Cómo se recolectan los datos y la normativa alrededor de su recolección
CURSO 2: Statistics Foundations
- Principios de estadística descriptiva e inferencial
- Usar análisis estadísticos para decisiones basadas en datos
- Formular y probar hipótesis y actuar según el resultado
CURSO 3: Data Analytics Methods for Marketing
- Planificar y pronosticar esfuerzos de marketing en distintos canales
- Usar MMM y atribución para optimizar esfuerzos
- Evaluar y optimizar el embudo de ventas
CURSO 4: Marketing Analytics with Meta
- Optimizar campañas evaluando resultados
- Medir la efectividad publicitaria con herramientas de prueba de Meta
- Implementar un análisis de extremo a extremo de campañas
CURSO 5: Meta Marketing Science Certification Exam Prep
- Preparación guiada para el examen, guía de estudio y recursos
- Programación y rendición del examen con Meta Blueprint
