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Acceso al campus
Master de Formación Permanente en Inteligencia Artificial Generativa e Inbound Marketing + 60 Créditos ECTS
Euroinnova Business School Universidad Nebrija
Modalidad
100% Online
Duración
1500 H
Créditos ETCS
60 ECTS
1970€ 1576€
Euroinnova Business School Universidad Nebrija
Modalidad 100% Online
Créditos ETCS 60 ECTS
Duración 1500 H
Precio: 1970€ 1576€ Beca 20%

Hasta el 15/10/2023

Euroinnova Business School Universidad Nebrija
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Cuota:
1576€/mes
350 €/primer mes
Resto de plazos: 1226 €/mes
Presentación
La convergencia de la Inteligencia Artificial (IA) y el Inbound Marketing representa una oportunidad única para transformar las estrategias comerciales y de comunicación. La complejidad cada vez mayor de los mercados, la evolución constante de los algoritmos de búsqueda y la demanda de experiencias personalizadas han impulsado la necesidad de formarse en este nuevo paradigma. La integración de la IA y el Inbound Marketing abre nuevos caminos en la mejora de la experiencia del usuario y en la toma de decisiones. Gracias a este Master en Inteligencia Artificial Generativa e Inbound Marketing podrás analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones, anticipar tendencias y personalizar mensajes y contenido en tiempo real, optimizando la interacción y la conversión.

Información

Para qué te prepara
Este Master en Inteligencia Artificial Generativa e Inbound Marketing te prepara para dominar la Inteligencia Artificial aplicada al marketing, creando estrategias éticas y avanzadas de Inbound Marketing. Aprenderás a diseñar chatbots, implementar PLN, mejorar la experiencia de usuario y abordar desafíos éticos. Te capacita para liderar en entornos digitales complejos y dinámicos creando automatismos en el campo del marketing mediante IA
Objetivos
  • Comprender los fundamentos éticos de la Inteligencia Artificial y su aplicabilidad en Inbound Marketing.
  • Analizar la gobernanza, confiabilidad y sesgo en IA, y su impacto en estrategias de marketing.
  • Dominar la creación de contenido atractivo, optimización SEO y generación de leads con IA.
  • Diseñar estrategias de Inbound Marketing centradas en redes sociales y experiencia de usuario.
  • Aplicar técnicas de PLN y desarrollar chatbots avanzados para interacción y atención al cliente.
  • Integrar IA y chatbots en sitios web y aplicaciones, considerando ética y privacidad.
  • Evaluar casos de uso y oportunidades de mercado para IA y marketing digital
¿A quién va dirigido?
Este Master en Inteligencia Artificial Generativa e Inbound Marketing está diseñado para profesionales del marketing, ingenieros, emprendedores y graduados interesados en fusionar habilidades en Inteligencia Artificial y estrategias de Inbound Marketing. Ideal para aquellos que buscan liderar el panorama digital, desarrollar campañas efectivas y comprender la ética de la IA.
Salidas Laborales
Gracias a este Master en Inteligencia Artificial Generativa e Inbound Marketing podrás trabajar como Especialista en Marketing Digital, Consultor de Inteligencia Artificial, Diseñador de Experiencia de Usuario, Desarrollador de Chatbots y Analista de Datos. También puedes asumir roles de liderazgo en departamentos de marketing, innovación y tecnología

Metodología

La metodología de Red Educa

La renovada metodología de Red Educa se basa en dos pilares: la innovación y la didáctica. Tenemos a nuestra disposición la plataforma más moderna para que el alumno disfrute de su proceso de aprendizaje con los recursos multimedia que reclama el sistema educativo actual. Mediante vídeos de apoyo o todo un extenso material audiovisual para recorrer de la mano de Red Educa el camino a la digitalización en las aulas y profundizar en las metodologías más vanguardistas.

Nuestra metodología nos hace ser pioneros en formación e-learning y nos permite contribuir con la formación continua del profesorado con el contenido más actual. Es por ello, que nuestros cursos constan de materiales monográficos donde, la didáctica y el contenido práctico, serán las notas predominantes.

Garantizamos un seguimiento y un trato personalizado de los alumnos con los docentes a lo largo del curso con un trato cercano y accesible. El docente permanecerá al lado del alumno en todo momento, motivando su avance y facilitando su aprendizaje. Además, tendrán plena disponibilidad para revolver todas sus consultas o dudas mediante correo electrónico o en los horarios de tutorías telefónicas, lo que permite un contacto directo y constante con el alumno, enriquecedor para ambos.

Contenidos multimedia de calidad

Contenidos multimedia de calidad

Metodologías innovadoras e-learning

Metodologías innovadoras e-learning

Seguimiento docente personalizado

Seguimiento docente personalizado

Contenido didáctico práctico

Contenido didáctico práctico

Contenidos 100% actualizados

Contenidos 100% actualizados

Campus virtual intuitivo

Campus virtual intuitivo

El curso finalizará con éxito tras la lectura amena del manual teórico, así como, del cumplimiento de los requisitos que establezca nuestra plataforma online que serán:

  • LupaCompletar el 75% de las lecciones, para lo cual deberás acceder a todas las lecciones en el campus virtual.
  • AutoevaluaciónRealizar las autoevaluaciones de cada tema y tener una nota media de 50/100
  • Examen finalRealizar el examen final y obtener una nota mínima de 50/100

Temario

Temario del curso

  1. Conceptualización de la innovación tecnológica
  2. Competencias básicas de la innovación tecnológica
  3. Competitividad e innovación
  4. El proceso de innovación tecnológica

  1. Características del entorno ante el cambio tecnológico
  2. Definición de estrategia tecnológica
  3. Objetivo de una estrategia tecnológica
  4. Tipos de estrategias tecnológicas
  5. Gestión de la tecnología. Planes tecnológicos

  1. La cooperación tecnológica entre organizaciones
  2. Modalidades de cooperación
  3. Fusiones, adquisiciones y conglomerados
  4. Alianzas estratégicas tecnológicas

  1. Vigilancia del entorno empresarial
  2. Sistemas de vigilancia tecnológica
  3. Herramientas básicas para la vigilancia tecnológica
  4. Inteligencia competitiva

  1. Conceptos básicos de proyectos de innovación
  2. Herramientas para la gestión de proyectos
  3. Ciclo de vida de un proyecto de innovación
  4. Organización del proyecto
  5. Dirección del proyecto
  6. Evaluación del proyecto

  1. Introducción a la transformación digital
  2. Concepto de innovación
  3. Concepto de tecnología
  4. Tipología de la tecnología
  5. Punto de vista de la ventaja competitiva
  6. Según su disposición en la empresa
  7. Desde el punto de vista de un proyecto
  8. Otros tipos de tecnología
  9. La innovación tecnológica
  10. Competencias básicas de la innovación tecnológica
  11. El proceso de innovación tecnológica
  12. Herramientas para innovar
  13. Competitividad e innovación

  1. Community Manager
  2. Chief Data Officer
  3. Data Protection Officer
  4. Data Scientist
  5. Otros perfiles
  6. Desarrollo de competencias informáticas
  7. El Papel del CEO como líder en la transformación

  1. Rediseñando el customer experience
  2. La transformación de los canales de distribución: omnicanalidad
  3. Plan de marketing digital
  4. Buyer´s Journey
  5. Growth Hacking: estrategia de crecimiento
  6. El nuevo rol del marketing en el funnel de conversión

  1. Oportunidades de innovación derivadas de la globalización
  2. Como Inventar Mercados a través de la Innovación
  3. Etapas de desarrollo y ciclos de vida
  4. Incorporación al mercado
  5. Metodologías de desarrollo

  1. Diagnóstico de la madurez digital de la empresa
  2. Análisis de la innovación en la empresa
  3. Elaboración del roadmap
  4. Provisión de financiación y recursos tecnológicos
  5. Implementación del plan de transformación digital
  6. Seguimiento del plan de transformación digital

  1. Introducción al mercado
  2. División del mercado
  3. Ley de oferta y demanda
  4. Estudios de mercado
  5. Ámbitos de aplicación del estudio de mercados
  6. Objetivos de la investigación de mercados
  7. Tipos de diseño de la investigación de los mercados
  8. Cartera de clientes

  1. Planificación y marketing
  2. Determinación de la cartera de productos
  3. Gestión estratégica de precios
  4. Canales de comercialización
  5. Comunicación e imagen de negocio
  6. Estrategias de fidelización y gestión de clientes

  1. El plan de marketing digital
  2. Análisis de la competencia
  3. Análisis de la demanda
  4. DAFO, la situación actual
  5. Objetivos y estrategias del plan de marketing digital
  6. Estrategias básicas: segmentación, posicionamiento, competitiva y de crecimiento
  7. Posicionamiento e imagen de marca
  8. Captación y fidelización de usuarios
  9. Integración del plan de marketing digital en la estrategia de marketing en la empresa

  1. ¿Qué es el Inbound Marketing?
  2. Marketing de Contenidos
  3. Marketing viral
  4. Video Marketing
  5. Reputación online

  1. Las 4 Ps en el neuromarketing
  2. Fundamentos y metodología de la neuroventa
  3. La neurocomunicación en la venta
  4. Estrategias producto servicio
  5. Packaging y neuromarketing
  6. Factor precio en neuromarketing

  1. Previsión y utilidad
  2. Análisis geográfico de la zona de ventas
  3. Marcar objetivos
  4. Diferencia entre objetivos y previsiones
  5. Cuotas de actividad
  6. Cuotas de participación
  7. Cuotas económicas y financieras
  8. Estacionalidad
  9. El plan de ventas

  1. Venta directa
  2. Venta a distancia
  3. Venta multinivel
  4. Venta personal
  5. Otros tipos de venta

  1. Análisis de la sensibilidad del precio
  2. Discriminación de precios
  3. Estrategias de precio
  4. Políticas de descuento

  1. Cómo monitorizar la experiencia del cliente
  2. Métricas de satisfacción y experiencia del cliente
  3. Generando valor añadido a cada cliente
  4. Neuromarketing

  1. Contextualización
  2. Fases del proceso de un CRM
  3. Beneficios y ventajas
  4. Implementación
  5. ¿Está preparada tu empresa?
  6. Errores más frecuentes
  7. CRM para solucionar problemas de la empresa

  1. ¿Qué es Big Data?
  2. ¿Y Thick Data? ¿Cuál es el matiz para diferenciar ambos términos?
  3. El gran auge del big data
  4. La importancia de almacenar y extraer información
  5. ¿Cual es el papel de las fuentes de datos?
  6. Soluciones novedosas gracias a la selección de datos
  7. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

  1. Thick Data, el valor de lo cualitativo. Entender emociones humanas, intenciones y sentimientos
  2. Fases en un proyecto de Big Data
  3. Big Data enfocado a los negocios
  4. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  5. Toma de decisiones operativas

  1. Marketing estratégico y Big Data
  2. Open data
  3. Ejemplo de uso de Open Data
  4. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)

  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Big Data en salud
  5. Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
  6. Retos del big data en salud
  7. Big Data y People Analytics en RRHH

  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence

  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de Textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing

  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

  1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube

  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras

  1. ¿Qué es el Data Storytelling?
  2. Elementos clave del Data Storytelling
  3. ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
  4. ¿Cómo hacer Data Storytelling?

  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark

  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA

  1. Tipos de inteligencia artificial

  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial

  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data

  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades

  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro

  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático

  1. Introducción
  2. Algoritmos

  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos

  1. Clasificadores
  2. Algoritmos

  1. Componentes
  2. Aprendizaje

  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación

  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo

  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas

  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón

  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python

  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa

  1. Ética normativa y ética aplicada
  2. Historia y caracteres de la ética de la inteligencia artificial
  3. Ética realista y ética ficción
  4. Inteligencia artificial como objeto y sujeto
  5. Singularidad tecnológica y futuro de la especie humana
  6. Machine ethics. Nuevos entes autónomos y estatus moral
  7. Controversias éticas de la aplicación de la inteligencia artificial
  8. Bioética e inteligencia artificial
  9. Democracia e inteligencia artificial

  1. Gobernanza como sistema de prevención y control de riesgos en la inteligencia artificial
  2. Papel de la UE en la gobernanza de la inteligencia artificial
  3. Evaluaciones de impacto social, ético y legal de inteligencia artificial de alto riesgo
  4. Elaboración de un plan de gobernanza

  1. Principios de la inteligencia artificial responsable
  2. Aspectos de diseño éticos para Machine Learning
  3. Inteligencia artificial explicable (XAI). Hacia la IA responsable
  4. Imparcialidad de Datos (Fairness). Control del sesgo en los modelos
  5. Escenarios con modelos de IA de alto riesgo
  6. Auditabilidad en los sistemas de inteligencia artificial
  7. Sandbox normativo piloto del futuro reglamentario de IA en España
  8. Transparencia en modelos de Machine Learning
  9. Análisis de herramientas software para medir la imparcialidad

  1. Metodología de la ética en la inteligencia artificial
  2. Agentes artificiales morales
  3. Moralidad artificial desde un enfoque funcionalista
  4. Objeciones acerca de agencias morales artificiales
  5. Responsabilidad y Derechos de los robots

  1. Introducción a la filosofía política de la inteligencia artificial
  2. Empleo e inteligencia artificial
  3. Relaciones humanas e inteligencia artificial
  4. Funciones de los Estados e inteligencia artificial
  5. Educación e inteligencia artificial
  6. Salud e inteligencia artificial
  7. Movilidad e inteligencia artificial
  8. Articulación entre ética y política sobre la inteligencia artificial
  9. Globalización e inteligencia artificial

  1. Digitalización al servicio de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)
  2. Estrategia Europea de transición hacia una economía sostenible
  3. Cambio climático global
  4. Mejora de eficiencia en procesos organizativos con IA
  5. Mejora de eficiencia en prácticas individuales con IA
  6. Ética ambiental e inteligencia artificial

  1. Armas autónomas
  2. Intervenciones militares teledirigidas
  3. Ética de la guerra

  1. El metaverso
  2. Gemelos digitales humanos
  3. Creación de universos paralelos en 3D

  1. Sistemas autónomos en el ámbito laboral
  2. Inteligencia artificial para la mejora de calidad de vida en ciudades. Mejora del impacto medioambiental
  3. Combinación de smart cities, internet de las cosas y big data
  4. Inteligencia artificial y cuidado personal y sexual
  5. Análisis ético de la incorporación de la robótica en la vida humana

  1. Inteligencia artificial para restaurar funciones físicas y cognitivas deterioradas
  2. Optimizar las capacidades humanas con inteligencia artificial
  3. Debate académico sobre transhumanismo y poshumanismo

  1. Introducción al customer journey
  2. Fases de la experiencia de cliente
  3. Propuestas de mejora
  4. Herramientas para crear un Customer Journey
  5. Tendencias
  6. Introducción al Buyer persona
  7. Cómo crear tu Buyer Persona
  8. Herramientas

  1. Definición de Experiencia de Usuario
  2. Principios de la Experiencia de Usuario
  3. El papel del diseñador UX en el proceso de creación
  4. Etapas del diseño UX
  5. Técnicas para el diseño UX
  6. Herramientas UX

  1. Desarrollo y aplicación de soluciones de I.A. en la gestión de contenidos digitales:
  2. Identificación de herramientas comunicativas y asistenciales en el marketing digital:
  3. Análisis del comportamiento del usuario on-line en el ámbito e-commerce:

  1. Análisis de la disciplina estratégica Customer Experience:
  2. Generalización de la metodología de marketing digital Funnel de conversión:
  3. Implantación de la I.A. en una estrategia de Marketing de Automatización integral:
  4. Demostración en la plataforma eCommerce Wordpress

  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN

  1. PLN en Python con la librería NLTK
  2. Otras herramientas para PLN

  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)

  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático

  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés

  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los Chatbots

  1. Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
  2. Usos y beneficios de los chatbots
  3. Diferencia entre bots, chatbots e IA

  1. Áreas de aplicación de Chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel

  1. ¿Qué es Chat GPT?
  2. Cómo afecta la inteligencia artificial en Chat GPT?
  3. Versiones de Chat GPT y funcionalidades
  4. Usos de Chat GPT
  5. Beneficios de la IA y Chat GPT

  1. ¿Cómo funciona Chat GPT?
  2. Diferencias entre Chat GPT y otros chatbots
  3. Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
  4. Aprendizaje por transferencia
  5. Cómo entrenar un modelo de Chat GPT

  1. Elección de la plataforma de desarrollo
  2. Configuración del entorno de desarrollo
  3. Preparación de los datos de entrenamiento
  4. Entrenamiento del modelo de Chat GPT
  5. Integración del modelo en el chatbot
  6. Pruebas y mejora del modelo

  1. Análisis de la conversación con el usuario
  2. Personalización de la conversación
  3. Uso de emojis y respuestas con imágenes
  4. Integración de voz y audio
  5. Respuestas multilingües

  1. Integración del chatbot en una página web
  2. Integración del chatbot en una aplicación móvil
  3. Personalización del aspecto del chatbot
  4. Gestión de la seguridad y privacidad del usuario

  1. Modelos de negocio para chatbots
  2. Monetización a través de publicidad
  3. Monetización a través de suscripciones
  4. Monetización a través de compras in-app
  5. Análisis del rendimiento y la rentabilidad

  1. Aspectos éticos y responsabilidad en la IA
  2. Sesgos en la IA y cómo evitarlos
  3. Derechos y privacidad del usuario
  4. Regulaciones y normativas sobre chatbots
  5. Responsabilidad social y ambiental

  1. Chatbots para atención al cliente
  2. Chatbots para servicios financieros
  3. Chatbots para servicios de salud
  4. Chatbots para educación
  5. Chatbots para entretenimiento y ocio

  1. Plataformas de desarrollo de Chatbots
  2. Librerías y frameworks para el desarrollo de IA
  3. Bases de datos y almacenamiento
  4. Recursos de formación y aprendizaje
  5. Comunidades y grupos de apoyo para desarrolladores

  1. Desarrollo de un Chatbot avanzado
  2. Caso de estudio en atención al cliente
  3. Caso de estudio en educación
  4. Caso de estudio en salud
  5. Caso de estudio en ocio

Titulación

Titulación Obtenida

Doble Titulación:

Titulación Propia Universitaria de Master de Formación Permanente en Inteligencia Artificial Generativa e Inbound Marketing expedida por la Universidad Antonio de Nebrija con 60 créditos ECTS.

Titulación propia de Master de Formación Permanente en Inteligencia Artificial Generativa e Inbound Marketing expedida y avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales

(INESEM) “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad”

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Claustro

Nuestros docentes
María Pilar María Pilar
María Pilar Garrido Cárdenas
Licenciada en Pedagogía por la Universidad de Granada. Máster en Recursos Humanos y Gestión del Talento por la Universidad de Nebrija.  Colabora en revistas de innovación en el aula y cuenta con una amplia experiencia en la formación e-learning, además es asesora en el mundo de las oposiciones de los docentes. Actualmente está especializada en el Área de la Innovación Educativa y la Pedagogía Terapéutica.  Leer más
María Pilar
María Pilar Garrido Cárdenas

Licenciada en Pedagogía por la Universidad de Granada. Máster en Recursos Humanos y Gestión del Talento por la Universidad de Nebrija. 
Colabora en revistas de innovación en el aula y cuenta con una amplia experiencia en la formación e-learning, además es asesora en el mundo de las oposiciones de los docentes. Actualmente está especializada en el Área de la Innovación Educativa y la Pedagogía Terapéutica. 

Ana Belén Ana Belén
Ana Belén Salinas Lozano
Diplomada en Magisterio de Educación Primaria y Licenciada en Psicopedagogía. Se dedica al sector de la formación desde hace más de 15 años y posee una amplia experiencia en impartir formación presencial y online en el área educativa y de orientación laboral.  Leer más
Ana Belén
Ana Belén Salinas Lozano

Diplomada en Magisterio de Educación Primaria y Licenciada en Psicopedagogía. Se dedica al sector de la formación desde hace más de 15 años y posee una amplia experiencia en impartir formación presencial y online en el área educativa y de orientación laboral. 

Rocío Rocío
Rocío Cabrera Megías
Graduada en Pedagogía por la Universidad de Granada. Apasionada por el ámbito educativo y de formación y orientación.  Cuenta con una amplia experiencia en formación e-learning, y además de ser docente, es redactora oficial de blogs y revistas de temáticas educativas.    Leer más
Rocío
Rocío Cabrera Megías

Graduada en Pedagogía por la Universidad de Granada. Apasionada por el ámbito educativo y de formación y orientación. 
Cuenta con una amplia experiencia en formación e-learning, y además de ser docente, es redactora oficial de blogs y revistas de temáticas educativas. 
 

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Responsable Euroinnova Business School S.L. Finalidad Información académica y comercial de nuestros servicios de enseñanza. Legitimación Consentimiento del interesado y ejecución de un contrato en el que el interesado es parte. Destinatarios Encargados del tratamiento para cumplir con las finalidades. Derechos Acceder, rectificar y suprimir los datos, así como otros derechos, como se explica en la información adicional

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