Analítica de Marketing
Desarrolla habilidades en analítica de marketing para medir, optimizar y comunicar resultados de campañas en plataformas como Meta y Google.
Certificado con validez SEPA través del Gobierno del Estado de México
12 meses de acceso
En línea · 126 h
100% autodidacta
35 unidades
Nivel principiante
Modalidad
Así estudias: curso autodidacta
- Autodidacta y 100% en línea: contenido disponible 24/7.
- Avanzas a tu ritmo: la plataforma guarda tu progreso.
- Sin tutor ni clases en vivo: el curso está diseñado para estudiarse por tu cuenta.
- Te evalúas con actividades automáticas, sin entregas a un tutor.
Qué aprenderás
Lo que serás capaz de hacer
Aprenderás a usar datos para medir, interpretar y optimizar acciones de marketing. Desarrollarás un enfoque práctico para evaluar campañas en herramientas de Meta y Google.
- Aplicar principios de analítica y estadística para tomar decisiones basadas en datos.
- Recolectar datos de marketing considerando la normativa relacionada con su uso.
- Formular hipótesis, realizar pruebas A/B y analizar resultados para mejorar el rendimiento.
- Usar atribución, modelado de mezcla de marketing y análisis de embudos para optimizar campañas.
Habilidades que desarrollarás
Data Collection
Marketing
Data-Driven Marketing
Marketing Analytics
Digital Marketing Tools
Google Analytics
Online Advertising
Meta Ads Manager
Digital Marketing
Data Capture
Application Programming Interface (API)
Law, Regulation, and Compliance
Temario
UNIDAD 1 - La importancia de la analítica en el marketing · 26 leccionesFundación Marketing Analytics - UNIDAD 1 - La importancia de la analítica en el marketing
UNIDAD 1 - La importancia de la analítica en el marketing · 26 lecciones
Fundación Marketing Analytics - UNIDAD 1 - La importancia de la analítica en el marketing
- Introducción al programa
- Introducción a los análisis de marketing Descripción general del curso
- Plan de estudios de la Fundación de Análisis de Marketing
- Presentación de Anke Audenaert
- Encuesta a los alumnos
- Un mensaje de Meta
- Carreras en marketing y análisis de marketing
- ¡Join the Meta Marketing Analytics Community!
- Revise sus conocimientos comunitarios
- Cómo tener éxito en este programa
- Directrices comunitarias
- Introducción: El papel de un vendedor
- El papel de un vendedor
- Cuestionario práctico: Principios básicos del marketing
- Introducción: El uso de la analítica en el marketing
- 5 usos principales de la analítica de marketing
- El futuro del marketing son los datos
- Cuestionario práctico: Usos de la analítica en marketing
- Introducción: Analítica en marketing - Aplicación
- Encuentre a su público
- Planificación y previsión
- Evaluar la eficacia de la publicidad
- Optimice su estrategia de marketing
- Optimizar el embudo de ventas
- Cuestionario graduado: Casos de uso de los datos en marketing
- Repaso semanal: La importancia de la analítica en el marketing
UNIDAD 2 - Fuentes de datos de marketing · 20 leccionesFundación Marketing Analytics - UNIDAD 2 - Fuentes de datos de marketing
UNIDAD 2 - Fuentes de datos de marketing · 20 lecciones
Fundación Marketing Analytics - UNIDAD 2 - Fuentes de datos de marketing
- Introducción: ¿Qué datos utilizan los profesionales del marketing?
- Datos relacionados con el comportamiento fuera de línea
- Datos relacionados con el comportamiento en línea
- Comprender los datos muestreados frente a los no muestreados
- Datos de primera, segunda y tercera parte
- Marketing y conjuntos de datos
- Cuestionario práctico: Comprender los datos que utilizan los profesionales del marketing
- Introducción: Fuentes de datos digitales
- Cómo las interacciones en línea generan datos
- Uso de cookies del navegador
- Uso de etiquetas o píxeles
- SDK para aplicaciones móviles
- Conexión de datos a través de API
- Uso de UID
- Cuestionario práctico: Fuentes de datos
- Introducción: Recopilación de datos para marketing
- Recopilación de datos para marketing: Un ejemplo
- Implementación del píxel de Facebook, SDK y API
- Cuestionario graduado: Fuentes de datos
- Revisión semanal: Fuentes de datos de marketing
UNIDAD 3 - Herramientas de medición y análisis de marketing · 25 leccionesFundación Marketing Analytics - UNIDAD 3 - Herramientas de medición y análisis de marketing
UNIDAD 3 - Herramientas de medición y análisis de marketing · 25 lecciones
Fundación Marketing Analytics - UNIDAD 3 - Herramientas de medición y análisis de marketing
- Introducción: Herramientas de medición y análisis de marketing
- Hojas de cálculo en marketing
- Herramientas de visualización en marketing
- Actividad práctica: Simulación de Google Sheets
- Cuestionario práctico: Análisis y categorización de datos
- Introducción: Herramientas para evaluar los datos digitales
- Herramientas para evaluar los datos del sitio web
- Terminología de medición web
- Comprender Google Analytics: Conceptos básicos
- Conceptos básicos de Google Analytics
- Evaluación de los resultados de marketing con Google Analytics
- Actividad práctica: Simulación de Google Analytics 1
- La cuenta de demostración de Google Analytics
- Cómo acceder a los datos de la cuenta de Google Analytics
- Actividad práctica: Simulación de Google Analytics 2
- Cuestionario práctico: Google Analytics y la medición web
- Introducción: Herramientas para evaluar el éxito del marketing
- Evaluación de los resultados del marketing con Facebook Ads Manager
- Actividad práctica: Simulación de administrador de anuncios de Facebook
- Evaluación de los resultados del marketing con Google Ads
- Actividad práctica: Informe de anuncios de Google
- Publicidad en plataformas comunes
- Cuestionario práctico: Administrador de anuncios de Facebook y Google Ads
- Cuestionario graduado: Herramientas de medición y análisis de marketing
- Revisión semanal: Herramientas de medición y análisis de marketing
UNIDAD 4 - Datos y privacidad · 16 leccionesFundación Marketing Analytics - UNIDAD 4 - Datos y privacidad
UNIDAD 4 - Datos y privacidad · 16 lecciones
Fundación Marketing Analytics - UNIDAD 4 - Datos y privacidad
- Introducción: Datos y privacidad
- Los datos impulsan nuestra experiencia en línea
- Los consumidores al volante de los datos
- Ejercicio: Compruebe su configuración de datos en Facebook
- Cuestionario práctico: Consumidores y datos
- Introducción: Datos y privacidad desde la perspectiva de los anunciantes
- Los datos y el anunciante responsable
- El ecosistema publicitario y el papel de los datos
- Quién es el propietario de los datos y la relación con el usuario
- Cuestionario práctico: Ecosistema publicitario
- Introducción: Protección y normativa
- La necesidad de proteger los datos
- Normativa para proteger a los usuarios y sus datos
- Organizaciones industriales y privacidad
- Cuestionario graduado: Datos y privacidad
- Repaso semanal: Datos y privacidad
UNIDAD 5 - Trabajar con datos · 23 leccionesIntroducción al análisis de datos - UNIDAD 5 - Trabajar con datos
UNIDAD 5 - Trabajar con datos · 23 lecciones
Introducción al análisis de datos - UNIDAD 5 - Trabajar con datos
- Introducción al programa
- Vídeo de introducción al curso
- Presentación de Anke Audenaert
- Encuesta a los alumnos
- Programa del curso Introducción al análisis de datos
- Únase a la comunidad Meta Marketing Analytics o a la comunidad Meta Data Analyst
- Revise sus conocimientos comunitarios
- Cómo tener éxito en este programa
- Introducción semanal: ¿Qué es el análisis de datos?
- Introducción: el poder de los datos
- ¿Qué es el análisis de datos?
- ¿Qué hace un analista de datos?
- Análisis de datos frente a ciencia de datos
- Cuestionario práctico: ¿Qué es el análisis de datos?
- Un marco como herramienta útil
- El marco OSEMN
- Empiece con un objetivo en mente
- Comprender los KPI
- Utilización del marco OSEMN: Ejemplo
- Visión general del marco OSEMN
- Cuestionario práctico: El marco OSEMN
- Cuestionario graduado: Trabajar con datos
- Repaso semanal: Trabajar con datos
UNIDAD 6 - Obtención y depuración de datos · 23 leccionesIntroducción al análisis de datos - UNIDAD 6 - Obtención y depuración de datos
UNIDAD 6 - Obtención y depuración de datos · 23 lecciones
Introducción al análisis de datos - UNIDAD 6 - Obtención y depuración de datos
- Introducción: Obtención y depuración de datos
- El mundo de los datos
- Dónde buscar los datos
- Formatos de datos comunes
- Datos muestreados
- Datos de origen y de terceros
- Evaluación de la validez de las fuentes de datos
- Resumen de fuentes de datos útiles y gratuitas
- Resumen: Validez de los datos
- Cuestionario práctico: Obtención de datos
- Limpieza de datos
- Eliminar registros duplicados
- Formatee sus registros
- Gestión de valores perdidos
- Comprobación de valores erróneos
- Resumen: Depuración de datos
- Cuestionario práctico: Depuración de datos
- Un ejemplo real
- Caso práctico - Obtención de datos
- Caso práctico - Depuración de datos
- Actividad: Obtención y depuración de datos
- Cuestionario graduado: Obtención y depuración de datos
- Revisión semanal: Obtención y depuración de datos
UNIDAD 7 - Exploración y modelización de datos · 21 leccionesIntroducción al análisis de datos - UNIDAD 7 - Exploración y modelización de datos
UNIDAD 7 - Exploración y modelización de datos · 21 lecciones
Introducción al análisis de datos - UNIDAD 7 - Exploración y modelización de datos
- Introducción: Exploración y modelización de datos
- Conocer mejor sus datos
- El lenguaje de los datos
- Creación de visualizaciones
- Examinar las distribuciones de datos
- Examinar las relaciones entre los datos
- Ingeniería de funciones
- Resumen: Exploración de datos
- Cuestionario práctico: Exploración de datos
- Haga predicciones a partir de sus datos con la modelización
- ¿Qué son los modelos y por qué utilizarlos?
- ¿Cómo funcionan los modelos?
- Diferentes tipos de modelos
- Tipos de modelos habituales
- Cuestionario práctico: Modelado
- Un ejemplo real
- Estudio de caso - Exploración de datos
- Estudio de caso - Modelización de datos
- Actividad: Exploración y modelización de datos
- Cuestionario graduado: Exploración y modelización de datos
- Conclusión semanal
UNIDAD 8 - Interpretar los datos · 21 leccionesIntroducción al análisis de datos - UNIDAD 8 - Interpretar los datos
UNIDAD 8 - Interpretar los datos · 21 lecciones
Introducción al análisis de datos - UNIDAD 8 - Interpretar los datos
- Introducción: Interpretar los datos
- Responda a su pregunta empresarial con sus datos
- Comprenda los resultados de su modelo
- Explique sus conclusiones
- Cuestionario práctico: Interpretación de los datos
- El poder de las historias
- Explicar, iluminar y comprometer
- Contar una historia convincente
- Lectura resumida: iNterpretación de datos y narración de historias
- Cuestionario práctico: Contar historias con datos
- Actividad: iNterpretar los datos
- Cuestionario graduado: Interpretar los datos
- Introducción
- Obtención de datos
- Datos de depuración
- Exploración de datos
- Modelado de datos
- Interpretar los datos
- Actividad global: Aplicación de la OSEMN
- Repaso semanal: Interpretar los datos
- ¡Felicidades!
UNIDAD 9 - [Opcional] GenAI en Analítica de datos · 16 leccionesIntroducción al análisis de datos - UNIDAD 9 - [Opcional] GenAI en Analítica de datos
UNIDAD 9 - [Opcional] GenAI en Analítica de datos · 16 lecciones
Introducción al análisis de datos - UNIDAD 9 - [Opcional] GenAI en Analítica de datos
- Comprender la IA generativa: una visión general
- Exploración de diferentes tecnologías GenAI
- Aplicaciones de la IA generativa en la empresa
- Navegando por lo difícil: Preocupaciones en torno a la IA
- IA responsable - IA en Meta
- Resumen: Puntos clave de la IA generativa
- Cuestionario práctico: Comprender la IA Generativa
- Actividad: Experimenta el poder de GenAI
- Integración de GenAI con la Analítica de datos
- Mejorar la calidad y la generación de datos con GenAI
- GenAI en Analítica predictiva
- Estudios de caso: GenAI en Analítica de datos
- Resumen: Puntos clave de la GenAI en la Analítica de datos
- Uso de GenAI en sus proyectos de Analítica de datos
- Cuestionario práctico: Comprensión de GenAI en Analítica de datos
- Descubre cuál es tu postura respecto a la IA
UNIDAD 10 - Trabajar con datos en hojas de cálculo · 19 leccionesAnálisis de datos con hojas de cálculo y SQL - UNIDAD 10 - Trabajar con datos en hojas de cálculo
UNIDAD 10 - Trabajar con datos en hojas de cálculo · 19 lecciones
Análisis de datos con hojas de cálculo y SQL - UNIDAD 10 - Trabajar con datos en hojas de cálculo
- Introducción al programa
- Vídeo de introducción al curso
- Vídeo de presentación del instructor
- Programa del curso
- Únase a la comunidad Meta Marketing Analytics o a la comunidad Meta Data Analyst
- Revise sus conocimientos comunitarios
- Uso de las hojas de cálculo de Google
- Cómo tener éxito en este programa
- Introducción semanal
- Qué son las hojas de cálculo y qué pueden hacer
- Usos de las hojas de cálculo
- Herramientas de hoja de cálculo de uso común
- Cuestionario práctico: Fundamentos de las hojas de cálculo
- Recapitulación del marco OSEMN
- El uso de hojas de cálculo en el análisis de datos
- Visión general del marco OSEMN
- Cuestionario práctico: El marco OSEMN y las hojas de cálculo
- Cuestionario graduado: Trabajar con datos en hojas de cálculo
- Repaso semanal: Trabajar con datos en hojas de cálculo
UNIDAD 11 - Análisis de datos con hojas de cálculo · 24 leccionesAnálisis de datos con hojas de cálculo y SQL - UNIDAD 11 - Análisis de datos con hojas de cálculo
UNIDAD 11 - Análisis de datos con hojas de cálculo · 24 lecciones
Análisis de datos con hojas de cálculo y SQL - UNIDAD 11 - Análisis de datos con hojas de cálculo
- Introducción semanal
- Acceso y etiquetado de datos
- Abrir hojas de cálculo (.csv, .xlsx) en Google Sheets
- Filtrar y ordenar datos
- Datos de limpieza
- Formateo de datos
- Ejercicio: Depuración de datos con Hojas de cálculo de Google
- Introducción a las funciones
- Calcular un total
- Las funciones media y mediana
- Encontrar los valores mínimo y máximo
- Evaluar las correlaciones
- Actividad: Exploración de datos en Google Sheets
- Comparar variables con gráficos
- Evaluar las tendencias
- Inspección de las relaciones entre variables
- Ejercicio: Explorar los datos visualmente
- Cuestionario práctico: Exploración visual de datos
- Modelado y funciones
- Ejemplos de modelización mediante hojas de cálculo
- Limitaciones de las hojas de cálculo para la modelización
- Cuestionario de práctica: Modelización de datos con hojas de cálculo
- Resumen: Análisis de datos con hojas de cálculo
- Cuestionario graduado: Análisis de datos con hojas de cálculo
UNIDAD 12 - Extracción de datos con SQL · 24 leccionesAnálisis de datos con hojas de cálculo y SQL - UNIDAD 12 - Extracción de datos con SQL
UNIDAD 12 - Extracción de datos con SQL · 24 lecciones
Análisis de datos con hojas de cálculo y SQL - UNIDAD 12 - Extracción de datos con SQL
- Introducción: Extracción de datos con SQL
- Por qué utilizar SQL
- Ejemplos: Utilización de SQL
- SQL en Google Sheets
- Declaraciones SELECT
- Practique el comando Seleccionar todos los datos
- Cláusulas AND, OR y WHERE
- Practique las cláusulas AND, OR y Where
- Cláusulas ORDER BY y LIMIT
- Practique las cláusulas ORDER BY y LIMIT
- Guía de comandos SQL
- Visión general Comandos SQL importantes
- Cuestionario de práctica: Escribir consultas SQL
- Escribir funciones en SQL
- Funciones aritméticas
- Practicar funciones aritméticas
- Funciones agregadas
- Practicar funciones agregadas
- Agrupar por funciones
- Grupo de prácticas por funciones
- Paseo por las funciones SQL
- Visión general Funciones importantes en SQL
- Cuestionario graduado: Extracción de datos con SQL
- Revisión semanal: Extracción de datos con SQL
UNIDAD 13 - Visualización de datos · 28 leccionesAnálisis de datos con hojas de cálculo y SQL - UNIDAD 13 - Visualización de datos
UNIDAD 13 - Visualización de datos · 28 lecciones
Análisis de datos con hojas de cálculo y SQL - UNIDAD 13 - Visualización de datos
- Introducción: Visualización de datos
- Por qué la visualización
- Diferentes herramientas para la visualización de datos
- Introducción a los tipos de gráficos habituales
- Visión general Tipos de gráficos comunes
- Cuestionario práctico: Visualización de datos
- Gráficos de barras
- Gráficos de barras de práctica
- Gráficos circulares
- Practicar gráficos circulares
- Gráficos de tendencias
- Practicar las líneas de tendencia
- Gráficos de dispersión
- Practicar gráficos de dispersión
- Tutorial: Visualización de datos en Google Sheets
- Cuestionario práctico: Visualización de datos en Google Sheets
- Introducción a Tableau
- Descargar Tableau Public
- Conexión de datos
- La práctica: Conectar datos
- Crear su primer gráfico
- Práctica: Creación de su primer gráfico
- Creación de gráficos más complejos en Tableau
- Práctica: Creación de gráficos más complejos
- Recorrido: Visualización de datos en Tableau
- Cuestionario práctico: Tableau
- Cuestionario graduado: Visualización de datos
- Revisión semanal: Visualización de datos
UNIDAD 14 - Creación de cuadros de mando · 15 leccionesAnálisis de datos con hojas de cálculo y SQL - UNIDAD 14 - Creación de cuadros de mando
UNIDAD 14 - Creación de cuadros de mando · 15 lecciones
Análisis de datos con hojas de cálculo y SQL - UNIDAD 14 - Creación de cuadros de mando
- Introducción: Creación de cuadros de mando
- El poder de los cuadros de mando
- Cuadros de mando y objetivos empresariales
- Cuestionario práctico: Resumir datos con cuadros de mando
- Diseñar un cuadro de mando
- Creación de un cuadro de mando en Tableau
- Añadir interactividad
- Actividad: Crear un cuadro de mando
- Introducción: Contar historias con visualizaciones de datos
- Estudio de caso: Qué hacer y qué no hacer al contar historias con visualizaciones de datos
- Crear una historia
- Cuestionario graduado: Creación de cuadros de mando
- Revisión semanal: Creación de cuadros de mando
- Actividad global: Análisis de datos con hojas de cálculo
- Conclusión del curso/Felicidades
UNIDAD 15 - Introducción a Python · 16 leccionesAnálisis de datos en Python - UNIDAD 15 - Introducción a Python
UNIDAD 15 - Introducción a Python · 16 lecciones
Análisis de datos en Python - UNIDAD 15 - Introducción a Python
- Introducción al programa
- Vídeo de presentación del instructor
- Encuesta a los alumnos
- Programa del curso
- Únase a la comunidad Meta Marketing Analytics o a la comunidad Meta Data Analyst
- Revise sus conocimientos comunitarios
- Cómo tener éxito en este programa
- Cómo abordar el análisis de datos con el marco OSEMN
- Por qué Python para el análisis de datos
- Cuestionario práctico: Python para el análisis de datos
- Jupyter Notebook: Donde escribimos nuestro código
- Conceptos básicos sobre el uso de Jupyter Notebook
- Uso de Jupyter Notebook en Coursera
- Consejos para utilizar Notebook de Jupyter
- Actividad: Ejemplo de un cuaderno típico en Coursera
- Repasar el ejemplo de un Notebook típico en la actividad de Coursera
UNIDAD 16 - Conceptos básicos de Python · 21 leccionesAnálisis de datos en Python - UNIDAD 16 - Conceptos básicos de Python
UNIDAD 16 - Conceptos básicos de Python · 21 lecciones
Análisis de datos en Python - UNIDAD 16 - Conceptos básicos de Python
- ¿Qué significa una variable en Python?
- Tipos de variables
- Comprobación de conocimientos sobre tipos de variables
- Trabajar con tipos en Python
- Actividad: Variables en Python
- Actividad de revisión de variables en Python
- Listas y tuplas
- Actividad: Utilización de listas y tuplas
- Actividad de revisión de listas y tuplas
- Diccionarios
- Actividad: Utilización de diccionarios
- Actividad de revisión de diccionarios
- Otras estructuras de datos de Python
- Booleanos en Python
- Actividad: Utilización de booleanos
- Repaso de la actividad sobre el uso de booleanos
- Declaraciones condicionales
- Comprobación de conocimientos sobre condicionales
- Actividad: Uso de condicionales
- Repaso de la actividad sobre el uso de condicionales
- Cuestionario graduado: Conceptos básicos de Python
UNIDAD 17 - Obtención y depuración de datos con Pandas · 20 leccionesAnálisis de datos en Python - UNIDAD 17 - Obtención y depuración de datos con Pandas
UNIDAD 17 - Obtención y depuración de datos con Pandas · 20 lecciones
Análisis de datos en Python - UNIDAD 17 - Obtención y depuración de datos con Pandas
- Introducción a las bibliotecas
- Comprobación de conocimientos sobre bibliotecas
- ¿Qué son los pandas?
- Trabajar con Series y DataFrames de Pandas
- Referencia de sintaxis y notación de puntos en Python
- Actividad: Uso de pandas
- Repasando la actividad de los pandas
- Subconjuntos con Pandas
- Actividad: Subconjuntos selectivos
- Actividad de revisión de subconjuntos selectivos
- Comprobación de conocimientos sobre pandas
- ¿Qué es el fregado?
- Eliminación de datos
- Actividad: Eliminación de datos
- Revisión de la actividad de eliminación de datos
- Modificación de valores
- Sustitución de valores
- Actividad: Modificación y sustitución de valores
- Revisar la actividad de sustitución de valores
- Cuestionario graduado: Obtención y depuración de datos con Pandas
UNIDAD 18 - Exploración de datos con Python · 25 leccionesAnálisis de datos en Python - UNIDAD 18 - Exploración de datos con Python
UNIDAD 18 - Exploración de datos con Python · 25 lecciones
Análisis de datos en Python - UNIDAD 18 - Exploración de datos con Python
- ¿Por qué la exploración?
- Comprobación de conocimientos sobre exploración
- Explorar se relaciona con fregar
- Exploración: Estadística básica
- Comprobación de conocimientos sobre estadística básica
- Exploración: Filtrado de datos
- Actividad: Exploración básica
- Revisión de la actividad básica de exploración
- Una imagen vale más que mil palabras
- Introducción a la finalidad de las visualizaciones
- Tipos de visualizaciones exploratorias: Distribuciones
- Tipos de visualizaciones exploratorias: Categoría
- Tipos de visualizaciones exploratorias: Relación
- Comprobación de conocimientos sobre visualizaciones exploratorias
- Uso de Pandas y Matplotlib para crear visualizaciones
- Actividad: Creación de visualizaciones
- Revisión de la actividad de creación de visualizaciones
- Comprender las visualizaciones para la exploración
- Actividad: Explorar con visualizaciones
- Repasar la exploración con la actividad de visualización
- Donde las agregaciones nos ayudan a entender los datos
- Trabajar con grupos en Pandas
- Actividad: Agregaciones
- Revisar la actividad de las agregaciones
- Cuestionario graduado: Exploración de datos con Python
UNIDAD 19 - Modelado e interpretación de datos con Python · 13 leccionesAnálisis de datos en Python - UNIDAD 19 - Modelado e interpretación de datos con Python
UNIDAD 19 - Modelado e interpretación de datos con Python · 13 lecciones
Análisis de datos en Python - UNIDAD 19 - Modelado e interpretación de datos con Python
- Modelización e interpretación de datos
- Visión general de la modelización
- Modelado con Python
- Comprobación de conocimientos sobre modelado e interpretación
- Visión general de la interpretación
- Interpretar los resultados del modelo
- Visualizaciones exploratorias frente a explicativas
- Creación de visualizaciones explicativas
- Comprobación de conocimientos sobre interpretación
- OSEMN: Atando cabos
- Actividad: OSEMN completo
- Revisión completa de la actividad de la OSEMN
- Cuestionario graduado: Modelización e interpretación de datos con Python
UNIDAD 20 - Estadísticas descriptivas · 33 leccionesFundamentos de Estadística - UNIDAD 20 - Estadísticas descriptivas
UNIDAD 20 - Estadísticas descriptivas · 33 lecciones
Fundamentos de Estadística - UNIDAD 20 - Estadísticas descriptivas
- Introducción al programa
- Introducción a la Estadística Fundamentos
- Presentación del ponente
- Encuesta a los alumnos
- Programa del curso de Estadística para Marketing
- Carreras en marketing y análisis de marketing
- Únase a la comunidad Meta Marketing Analytics o a la comunidad Meta Data Analyst
- Revise sus conocimientos comunitarios
- Cómo tener éxito en este programa
- Directrices comunitarias
- Introducción
- Introducción: Medidas de tendencia central
- Utilizar medidas de tendencia central para encontrar el término medio
- Cuándo utilizar diferentes medidas de tendencia central
- Encontrar el término medio con hojas de cálculo
- Revisión de las medidas de tendencia central
- Cuestionario de Práctica: Medidas de tendencia central
- Introducción: Medidas de dispersión
- Varianza y rango en Analítica de datos
- Desviación estándar en Analítica de datos
- Utilizar las puntuaciones Z para juzgar un valor
- Desviación estándar en hojas de cálculo
- Revisión de las medidas de dispersión
- Cuestionario práctico: Medidas de dispersión
- Introducción: Tablas de frecuencias
- Tablas de frecuencias en análisis de marketing
- Cómo utilizar las tablas de contingencia
- Probabilidad condicional: Estadística Bayesiana
- Comprender los gráficos de dispersión y la correlación
- Frecuencia, contingencia y gráficos de dispersión Revisión
- Repaso de la primera semana
- Cuestionario graduado: Estadística descriptiva
- Módulo Capstone 1: Conocer los datos
UNIDAD 21 - Estadística inferencial · 23 leccionesFundamentos de Estadística - UNIDAD 21 - Estadística inferencial
UNIDAD 21 - Estadística inferencial · 23 lecciones
Fundamentos de Estadística - UNIDAD 21 - Estadística inferencial
- Introducción: Muestreo
- ¿Por qué utilizar el muestreo?
- Tamaño de la muestra en estadística
- Técnicas prácticas de muestreo
- Revisión del muestreo
- Cuestionario práctico: Muestreo
- Introducción: Distribuciones
- Encontrar una distribución
- Encontrar una distribución en una hoja de cálculo
- Distribuciones comunes en Analítica de datos
- Formas de los datos
- Dar forma a los datos con transformaciones
- Revisión de la distribución
- Cuestionario práctico: Distribuciones
- Introducción: Tipos de variables
- Variables cuantitativas
- Variables cualitativas
- Cuestionario de Práctica: Tipos de variables
- Variables independientes y dependientes
- Revisión de los tipos de variables
- Cuestionario graduado: Muestreo, distribución y variables
- Repaso de la 2ª semana
- Módulo Capstone 2: Comprender sus muestras de datos
UNIDAD 22 - Diseño de experimentos y comprobación de hipótesis · 25 leccionesFundamentos de Estadística - UNIDAD 22 - Diseño de experimentos y comprobación de hipótesis
UNIDAD 22 - Diseño de experimentos y comprobación de hipótesis · 25 lecciones
Fundamentos de Estadística - UNIDAD 22 - Diseño de experimentos y comprobación de hipótesis
- Introducción: Diseño experimental e hipótesis
- Pregunta de investigación
- Redacción de hipótesis
- Estudios observacionales frente a estudios experimentales
- Diseño experimental para el Análisis de datos
- Revisión del diseño experimental
- Cuestionario práctico: Diseño experimental e hipótesis
- Introducción: Pruebas de hipótesis y AB
- Pruebas de hipótesis y pruebas AB
- Comprender los valores P
- Intervalos de confianza en Analítica de datos
- Intervalos de confianza en una hoja de cálculo
- Pruebas de hipótesis en una hoja de cálculo
- Prueba de hipótesis en la revisión de hojas de cálculo
- Revisión de las pruebas AB
- Cuestionario práctico: Pruebas de hipótesis y AB
- Introducción: Errores comunes en estadística
- Ser Justo: Evitar los prejuicios
- Ser preciso: Evitar los prejuicios
- Tipos de errores: Tipos I y II
- Revisión de falsos positivos y falsos negativos
- Supuestos
- Cuestionario graduado: Diseño experimental y pruebas
- Repaso de la 3ª semana
- Módulo Capstone 3: Comprobación de hipótesis
UNIDAD 23 - Modelado de datos · 30 leccionesFundamentos de Estadística - UNIDAD 23 - Modelado de datos
UNIDAD 23 - Modelado de datos · 30 lecciones
Fundamentos de Estadística - UNIDAD 23 - Modelado de datos
- Introducción: Modelización estadística
- Qué es la modelización estadística
- Modelización en Analítica de datos
- Tipos comunes de modelización estadística
- Cuestionario práctico: Modelización estadística
- Introducción: Regresión lineal simple y métodos de clasificación
- Regresión lineal simple
- Regresión lineal simple en Tableau
- Regresión lineal simple en Tableau - Screencast
- Revisión de la regresión lineal simple
- Métodos de clasificación en el modelado de datos
- Cuestionario práctico: Regresión lineal simple
- Introducción: Análisis de conglomerados
- Análisis de clústeres
- Análisis de conglomerados en Tableau
- Revisión del análisis de conglomerados
- Cuestionario práctico: Análisis de conglomerados
- Introducción: Series temporales
- Serie temporal
- Series temporales en Tableau
- Revisión del análisis de series temporales
- Cuestionario práctico: Series temporales
- Introducción: Elegir un modelo
- Elegir un modelo
- Elegir un modelo Revisión
- Análisis de datos Estudios de caso
- Cuestionario sobre modelos estadísticos
- Revisión semanal: Modelado de datos
- Capstone Semana 4: Enséñame el modelo
- Módulo Capstone 4: Modelamiento de datos
UNIDAD 24 - Utilizar las estadísticas en el mundo real · 7 leccionesFundamentos de Estadística - UNIDAD 24 - Utilizar las estadísticas en el mundo real
UNIDAD 24 - Utilizar las estadísticas en el mundo real · 7 lecciones
Fundamentos de Estadística - UNIDAD 24 - Utilizar las estadísticas en el mundo real
- Introducción: Capstone
- Finalice su proyecto Capstone
- Analista de marketing sobre estadísticas descriptivas
- Analista de marketing sobre muestreo, distribuciones y variables
- Analista de marketing sobre preguntas e hipótesis
- Analista de marketing sobre modelización
- Resumen del curso y felicitaciones
UNIDAD 25 - Encuentre a su público con la segmentación · 27 leccionesMétodos de análisis de datos para marketing - UNIDAD 25 - Encuentre a su público con la segmentación
UNIDAD 25 - Encuentre a su público con la segmentación · 27 lecciones
Métodos de análisis de datos para marketing - UNIDAD 25 - Encuentre a su público con la segmentación
- Introducción al programa
- Introducción a los métodos de análisis de datos para marketing
- Presentación de Anke Audenaert
- Encuesta a los alumnos
- Programa del curso Métodos de análisis de datos para marketing
- Carreras en marketing y análisis de marketing
- ¡Join the Meta Marketing Analytics Community!
- Revise sus conocimientos comunitarios
- Cómo tener éxito en este programa
- Directrices comunitarias
- Introducción: Encuentre a su público con la segmentación
- La importancia de la segmentación en el marketing
- Ejemplos de segmentación de audiencias
- Creatividad programática a partir de segmentos de audiencia
- Plataformas de datos de clientes (CDP)
- Cuestionario práctico: Segmentación en marketing
- Segmentación mediante agrupaciones
- Agrupación K-Means
- Determinar el número de agrupaciones
- Describir segmentos
- Cuestionario práctico: Análisis de conglomerados
- Ejemplo: Encontrar el público objetivo para Snackwall
- Enfoque de agrupación K-Means
- Descripción de los segmentos (aplicación)
- Diferentes enfoques de la segmentación
- Cuestionario graduado: Segmentación
- Resumen semanal: Encuentre a su público con la segmentación
UNIDAD 26 - Análisis para la planificación y la previsión · 21 leccionesMétodos de análisis de datos para marketing - UNIDAD 26 - Análisis para la planificación y la previsión
UNIDAD 26 - Análisis para la planificación y la previsión · 21 lecciones
Métodos de análisis de datos para marketing - UNIDAD 26 - Análisis para la planificación y la previsión
- Introducción: Análisis para la planificación y la previsión
- El embudo de ventas y las métricas de marketing descriptivas
- Métricas descriptivas frente a predictivas
- Retorno del gasto publicitario (ROAS) y retorno de la inversión (ROI)
- Beneficio del cliente
- KPI, informes y cuadros de mando
- Cuestionario práctico: Métodos descriptivos
- Valor de vida del cliente y por qué es importante
- Calcular el valor del ciclo de vida del cliente
- 3 formas de calcular los márgenes de beneficio
- Valor de vida del cliente: Ejemplo
- Cuestionario práctico: Valor del ciclo de vida del cliente
- Diferentes enfoques para calcular el CLTV
- Introducción: Regresión lineal
- Regresión lineal
- Regresión lineal Continuación
- Utilización de la regresión lineal para predecir los resultados de marketing
- Ejemplo: Utilización de la regresión lineal para pronosticar un resultado de marketing
- Diferentes formas de análisis de regresión
- Cuestionario graduado: Planificación y previsión
- Resumen semanal: Análisis para la planificación y la previsión
UNIDAD 27 - Evaluar la eficacia de la publicidad · 15 leccionesMétodos de análisis de datos para marketing - UNIDAD 27 - Evaluar la eficacia de la publicidad
UNIDAD 27 - Evaluar la eficacia de la publicidad · 15 lecciones
Métodos de análisis de datos para marketing - UNIDAD 27 - Evaluar la eficacia de la publicidad
- Introducción: Evaluación de la eficacia publicitaria
- Comprender la eficacia de la publicidad
- Métodos observacionales y experimentales para la evaluación de la eficacia publicitaria
- Decidir el uso de métodos experimentales o de observación
- Cuestionario práctico: Medición de la eficacia publicitaria
- Formular una hipótesis
- ¿Qué es un experimento?
- Ensayos controlados aleatorios
- Intención de tratar
- Interpretar los resultados de un experimento
- Cuestionario práctico: Medir la eficacia publicitaria con experimentos
- Pruebas A/B
- Pruebas unicelulares, multicelulares y anidadas
- Cuestionario graduado: Evaluación de la eficacia publicitaria
- Resumen semanal: Evaluar la eficacia de la publicidad
UNIDAD 28 - Optimizar su marketing mix · 23 leccionesMétodos de análisis de datos para marketing - UNIDAD 28 - Optimizar su marketing mix
UNIDAD 28 - Optimizar su marketing mix · 23 lecciones
Métodos de análisis de datos para marketing - UNIDAD 28 - Optimizar su marketing mix
- Introducción: Optimizar su marketing mix
- ¿Qué son los modelos de marketing mix?
- ¿Cómo funciona el modelado de la mezcla de marketing?
- Evaluación de los resultados de la modelización de la mezcla de marketing
- Hacer recomendaciones basadas en el modelado de la mezcla de marketing
- Cuestionario práctico: Modelización de la mezcla de marketing
- ¿Qué es la atribución?
- Atribución por toque único
- Atribución multitoque
- Guía de referencia de los modelos de atribución
- Retos a la hora de medir a través de los canales
- Cuestionario práctico: Atribución
- Introducción al análisis del embudo de ventas
- Caída en los embudos de ventas
- Formas del embudo de ventas
- Hoja de referencia del embudo de ventas
- Cuestionario práctico: Análisis del embudo de ventas
- Visualizar un embudo de ventas en Tableau
- Visualización de un embudo de ventas en Tableau Resumen
- Cuestionario graduado: Optimización
- Resumen semanal: Optimizar su marketing mix y su embudo de ventas
- Cuestionario final sobre métodos de análisis de datos para marketing
- Resumen del curso y ¡enhorabuena!
UNIDAD 29 - Fundamentos de Meta Ads Manager · 31 leccionesAnálisis de marketing con Meta - UNIDAD 29 - Fundamentos de Meta Ads Manager
UNIDAD 29 - Fundamentos de Meta Ads Manager · 31 lecciones
Análisis de marketing con Meta - UNIDAD 29 - Fundamentos de Meta Ads Manager
- Introducción al programa
- Introducción a los análisis de marketing con Meta
- Presentación de Anke Audenaert
- Encuesta a los alumnos
- Programa del curso de Análisis de marketing con Facebook
- Carreras en marketing y análisis de marketing
- ¡Join the Meta Marketing Analytics Community!
- Revise sus conocimientos comunitarios
- Cómo tener éxito en este programa
- Directrices comunitarias
- Introducción: Fundamentos de Facebook Ads Manager
- La subasta de anuncios de Facebook
- Estructura de la campaña
- Glosario de términos
- Práctica: Introducción al gestor de anuncios
- Introducción: Planificación y programación de anuncios con el Administrador de anuncios de Facebook
- Seleccionar un objetivo de campaña
- Determinar el presupuesto de una campaña
- Establecer un presupuesto de campaña en el Administrador de anuncios
- Estrategias de licitación de campañas
- Guía de estrategias de licitación de campañas
- Seleccionar a su público
- Selección de la colocación, optimización y entrega
- Cuestionario práctico: Planificación y programación de anuncios con el Administrador de anuncios de Facebook
- Introducción: Creación de un anuncio en el Administrador de anuncios
- Cree su anuncio
- Cumplimiento de las políticas en el Gestor de anuncios
- Simulación de gestor de anuncios - Ampliar a pantalla completa
- Cuestionario práctico: Creación de un anuncio en el Administrador de anuncios
- Cuestionario graduado: Fundamentos del administrador de anuncios de Facebook
- Revisión semanal: Fundamentos de Facebook Ads Manager
UNIDAD 30 - Análisis de los resultados de la campaña · 13 leccionesAnálisis de marketing con Meta - UNIDAD 30 - Análisis de los resultados de la campaña
UNIDAD 30 - Análisis de los resultados de la campaña · 13 lecciones
Análisis de marketing con Meta - UNIDAD 30 - Análisis de los resultados de la campaña
- Introducción: Análisis de los resultados de la campaña
- Descripción general de los informes de Ads Manager
- Personalización de los informes del Administrador de anuncios
- Navegación por los informes del Administrador de anuncios
- Cuestionario práctico: Evaluación de los resultados de las campañas con el Administrador de anuncios
- Introducción: Evaluar los resultados en función de su objetivo
- Cómo el objetivo de la campaña determina las métricas clave
- El píxel de Facebook
- El marco de atribución
- Analice los resultados de su campaña
- Cuestionario práctico: Evaluar los resultados en relación con su objetivo
- Cuestionario graduado: Análisis de los resultados de la campaña
- Revisión semanal: Análisis de los resultados de la campaña
UNIDAD 31 - Ejecutar experimentos con Meta · 14 leccionesAnálisis de marketing con Meta - UNIDAD 31 - Ejecutar experimentos con Meta
UNIDAD 31 - Ejecutar experimentos con Meta · 14 lecciones
Análisis de marketing con Meta - UNIDAD 31 - Ejecutar experimentos con Meta
- Introducción: Ejecución de experimentos en Facebook
- Pruebas de elevación de la conversión
- Pruebas de elevación de la conversión en Facebook
- Evaluación de los resultados de una prueba de elevación de la conversión
- Aleatorización e intención de tratar
- La API de conversión de Facebook
- Cuestionario práctico: Pruebas de conversión de ascensores
- Introducción: Pruebas de elevación de marca
- Pruebas de elevación de marca en Facebook
- Evaluación de los resultados de una prueba de elevación de marca
- Pruebas prácticas: Pruebas de elevación de marca
- Mejores prácticas de conversión y elevación de marca
- Cuestionario graduado: Realización de experimentos en Facebook
- Revisión semanal: Ejecutar experimentos en Facebook
UNIDAD 32 - Optimizar su marketing mix · 17 leccionesAnálisis de marketing con Meta - UNIDAD 32 - Optimizar su marketing mix
UNIDAD 32 - Optimizar su marketing mix · 17 lecciones
Análisis de marketing con Meta - UNIDAD 32 - Optimizar su marketing mix
- Introducción: Pruebas A/B
- ¿Qué son las pruebas A/B y para qué se utilizan?
- Configurar una prueba A/B con Facebook
- Evaluación de los resultados de una prueba A/B
- Probar múltiples variables en una prueba A/B
- Características de las pruebas A/B en Facebook
- Elegir el experimento adecuado para su objetivo
- Cuestionario práctico: Optimización de anuncios con pruebas A/B
- Introducción: Modelización de la mezcla de marketing
- Visión general del modelado de la mezcla de marketing
- Facebook y el modelado de la mezcla de marketing
- Medir Facebook con precisión en los modelos de marketing mix
- Nuevos avances en la modelización de la mezcla de marketing
- Innovaciones globales en el modelado de la mezcla de marketing
- Cuestionario práctico: Modelización de la mezcla de marketing
- Cuestionario graduado: Optimización de su marketing mix
- Revisión semanal: Optimizar su marketing mix
UNIDAD 33 - Análisis de marketing en acción · 17 leccionesAnálisis de marketing con Meta - UNIDAD 33 - Análisis de marketing en acción
UNIDAD 33 - Análisis de marketing en acción · 17 lecciones
Análisis de marketing con Meta - UNIDAD 33 - Análisis de marketing en acción
- Introducción: Análisis de marketing en acción
- Evalúe sus objetivos y KPI
- Evalúe sus datos
- Formular una hipótesis
- Determinar un enfoque de medición
- La guía de estudio de la ciencia del marketing en Facebook
- Cuestionario práctico: Evalúe sus datos e hipotetice
- Recomendar un método de ensayo
- Realizar un análisis
- Métricas descriptivas y de validación
- Cuestionario de Práctica: Recomendar soluciones de medición y realizar un análisis
- Generar ideas
- Hacer recomendaciones basadas en datos
- Resultados actuales
- Plantilla para una presentación
- Comunicar en una presentación
- Cuestionario graduado: Análisis de marketing en acción
UNIDAD 34 - Prepárese y realice el examen de certificación Meta Marketing Science · 11 leccionesExamen de certificación Meta Marketing Science - UNIDAD 34 - Prepárese y realice el examen de certificación Meta Marketing Science
UNIDAD 34 - Prepárese y realice el examen de certificación Meta Marketing Science · 11 lecciones
Examen de certificación Meta Marketing Science - UNIDAD 34 - Prepárese y realice el examen de certificación Meta Marketing Science
- Introducción al programa
- ¡Join the Meta Marketing Analytics Community!
- Revise sus conocimientos comunitarios
- Presentación de Anke Audenaert
- Encuesta a los alumnos
- Introducción al examen de certificación Meta Marketing Science
- Información para la inscripción en el Metaexamen
- Visión general del examen práctico
- Realice el examen práctico Meta
- Recursos para la preparación de exámenes
- ¿Está preparado?
UNIDAD 35 - Apoyo a la carrera profesional y ¡Felicidades! · 2 leccionesExamen de certificación Meta Marketing Science - UNIDAD 35 - Apoyo a la carrera profesional y ¡Felicidades!
UNIDAD 35 - Apoyo a la carrera profesional y ¡Felicidades! · 2 lecciones
Examen de certificación Meta Marketing Science - UNIDAD 35 - Apoyo a la carrera profesional y ¡Felicidades!
- Cómo prepararse para las entrevistas de trabajo
- ¡Felicidades!
Al terminar
Lo que harás al terminar
Podrás implementar un análisis de extremo a extremo de campañas, desde la definición de objetivos e hipótesis hasta la presentación de hallazgos y recomendaciones. También contarás con preparación para la certificación Meta Marketing Science.
Perfil
¿Para quién es este curso?
Está dirigido a personas principiantes interesadas en marketing digital, analítica de marketing y evaluación de campañas con datos. Es adecuado para quienes buscan desarrollar habilidades en herramientas de Meta y Google.
Interés en marketing digital y análisis de datos
Certificado oficial
Certificado con validez SEP: lo emite la SEP, no solo una plataforma
Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.
Tu certificado con INEC
- Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
- Documento oficial con folio verificable en línea
- Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez
Otras plataformas en línea
- Constancia privada emitida por la misma plataforma
- Solo acredita horas cursadas o asistencia
- Sin respaldo de una autoridad educativa
Cómo funciona
Tu itinerario, de la inscripción al certificado
- 1
Inscripción con pago único
Pagas $4,990 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.
- 2
Estudias a tu ritmo
35 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.
- 3
Cuestionarios por unidad
142 cuestionarios para comprobar lo aprendido.
- 4
Certificado
Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
Lo que obtienes
Un certificado oficial de la SEP
Muestra · verificable por folio y QR
- Certificado SEP incluido (sin costo). Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
- Contenido impartido por Meta.
- Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Medios que necesitas
Equipo de cómputo
Conexión estable a internet
Pago único
Empieza hoy, a tu ritmo
Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.
- 35 unidades · 705 lecciones · 126 h
- 12 meses de acceso
- 142 cuestionarios de evaluación
- Certificado SEP incluido (sin costo), emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Preguntas frecuentes
Sobre tu inscripción
¿Cómo es el pago?
Un solo pago de $4,990 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.
¿Cuánto tiempo tengo acceso?
12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.
¿Quién imparte el contenido?
El curso es impartido por Meta; INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.
¿Qué pasa cuando vence mi acceso?
Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.
¿El curso tiene validez SEP?
Sí, incluido sin costo. Al completar el curso recibes un certificado emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
¿El curso tiene tutor o clases en vivo?
No. Es un curso autodidacta: estudias por tu cuenta, a tu ritmo, sin tutor ni sesiones en vivo.
¿Cómo se evalúa?
Te evalúas con actividades automáticas, sin entregas a un tutor.
