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Bootcamp

· Porto

Digital Marketing & Analytics Engineer

início / fim

Start

Jan 5, 2026

—

Mar 16, 2026

horário

Full-time (Diurno)

10h - 18h

Duração

300h

Investmento

337,50€

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Your journey to become a Digital Marketing & Analytics Engineer in 15 weeks starts here!

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Sobre o curso

Digital Marketing & Analytics Engineer

O bootcamp de Digital Marketing & Analytics Engineer dá-te competências técnicas, analíticas e estratégicas para que possas trabalhar como elemento-chave na ligação entre as áreas criativas e as áreas técnicas de marketing digital. Vais aprender ferramentas de automação, estratégias de marketing, análise de dados, reporting e inteligência artificial — com aplicação prática constante.

Um Digital Marketing & Analytics Engineer é um profissional híbrido, capaz de combinar a criatividade das estratégias de marketing digital com a profundidade da análise de dados. Este perfil técnico e analítico é fundamental para planear, executar e otimizar campanhas com base em dados reais, automatizar processos, desenvolver relatórios inteligentes e impulsionar a performance de marcas em ambientes digitais.

Objetivos

Compreender os fundamentos de uma estratégia de marketing digital orientada por dados;
Desenvolver e implementar campanhas digitais com base em indicadores de performance;
Utilizar ferramentas de automação, tracking, web analytics, dashboards e AI para tomada de decisão;
Interpretar dados e traduzi-los em ações de marketing;
Dominar tecnologias de medição, visualização e segmentação.

programa

Conteúdo programático

Fundamentos de Marketing Digital & Estratégia

1.1. Conceitos-chave de marketing digital

1.2. Ciclo estratégico e papel dos dados

1.3. Consumidor digital e análise comportamental

1.4. Frameworks de estratégia: objetivos, mercado, persona, jornada

1.5. AI e GenAI na estratégia de marketing

1.6. Branding, performance e storytelling data-driven

Fundamentos de Marketing Digital & Estratégia

1.1. Conceitos-chave de marketing digital

1.2. Ciclo estratégico e papel dos dados

1.3. Consumidor digital e análise comportamental

1.4. Frameworks de estratégia: objetivos, mercado, persona, jornada

1.5. AI e GenAI na estratégia de marketing

1.6. Branding, performance e storytelling data-driven

Fundamentos de Marketing Digital & Estratégia

1.1. Conceitos-chave de marketing digital

1.2. Ciclo estratégico e papel dos dados

1.3. Consumidor digital e análise comportamental

1.4. Frameworks de estratégia: objetivos, mercado, persona, jornada

1.5. AI e GenAI na estratégia de marketing

1.6. Branding, performance e storytelling data-driven

Fundamentos de Marketing Digital & Estratégia

1.1. Conceitos-chave de marketing digital

1.2. Ciclo estratégico e papel dos dados

1.3. Consumidor digital e análise comportamental

1.4. Frameworks de estratégia: objetivos, mercado, persona, jornada

1.5. AI e GenAI na estratégia de marketing

1.6. Branding, performance e storytelling data-driven

Marketing Automation & CRM

2.1. Plataformas de automação (ex: HubSpot, Mailchimp, ActiveCampaign)

2.2. Geração e nutrição de leads

2.3. Segmentação e workflows

2.4. CRM, scoring e personalização

2.5. GDPR e ética no uso de dados

Marketing Automation & CRM

2.1. Plataformas de automação (ex: HubSpot, Mailchimp, ActiveCampaign)

2.2. Geração e nutrição de leads

2.3. Segmentação e workflows

2.4. CRM, scoring e personalização

2.5. GDPR e ética no uso de dados

Marketing Automation & CRM

2.1. Plataformas de automação (ex: HubSpot, Mailchimp, ActiveCampaign)

2.2. Geração e nutrição de leads

2.3. Segmentação e workflows

2.4. CRM, scoring e personalização

2.5. GDPR e ética no uso de dados

Marketing Automation & CRM

2.1. Plataformas de automação (ex: HubSpot, Mailchimp, ActiveCampaign)

2.2. Geração e nutrição de leads

2.3. Segmentação e workflows

2.4. CRM, scoring e personalização

2.5. GDPR e ética no uso de dados

Web & Campaign Analytics

3.1. Google Analytics 4, Matomo e outras ferramentas

3.2. Tracking, tagging e eventos

3.3. KPIs, dashboards e criação de relatórios

3.4. Funis, atribuição e conversões

3.5. Segmentação avançada e A/B testing

Web & Campaign Analytics

3.1. Google Analytics 4, Matomo e outras ferramentas

3.2. Tracking, tagging e eventos

3.3. KPIs, dashboards e criação de relatórios

3.4. Funis, atribuição e conversões

3.5. Segmentação avançada e A/B testing

Web & Campaign Analytics

3.1. Google Analytics 4, Matomo e outras ferramentas

3.2. Tracking, tagging e eventos

3.3. KPIs, dashboards e criação de relatórios

3.4. Funis, atribuição e conversões

3.5. Segmentação avançada e A/B testing

Web & Campaign Analytics

3.1. Google Analytics 4, Matomo e outras ferramentas

3.2. Tracking, tagging e eventos

3.3. KPIs, dashboards e criação de relatórios

3.4. Funis, atribuição e conversões

3.5. Segmentação avançada e A/B testing

SEO & Performance Data

4.1. Fundamentos de SEO técnico e estratégico

4.2. AI para otimização de conteúdo

4.3. Google Search Console e ferramentas de análise

4.4. Métricas de performance (Core Web Vitals)

4.5. Estrutura de conteúdo orientada por dados

SEO & Performance Data

4.1. Fundamentos de SEO técnico e estratégico

4.2. AI para otimização de conteúdo

4.3. Google Search Console e ferramentas de análise

4.4. Métricas de performance (Core Web Vitals)

4.5. Estrutura de conteúdo orientada por dados

SEO & Performance Data

4.1. Fundamentos de SEO técnico e estratégico

4.2. AI para otimização de conteúdo

4.3. Google Search Console e ferramentas de análise

4.4. Métricas de performance (Core Web Vitals)

4.5. Estrutura de conteúdo orientada por dados

SEO & Performance Data

4.1. Fundamentos de SEO técnico e estratégico

4.2. AI para otimização de conteúdo

4.3. Google Search Console e ferramentas de análise

4.4. Métricas de performance (Core Web Vitals)

4.5. Estrutura de conteúdo orientada por dados

Paid Media & Campaign Engineering

5.1. Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads

5.2. Estratégias de bidding e segmentação

5.3. Otimização e análise de campanhas

5.4. Integração com dashboards

5.5. Testes, métricas e relatórios de impacto

Paid Media & Campaign Engineering

5.1. Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads

5.2. Estratégias de bidding e segmentação

5.3. Otimização e análise de campanhas

5.4. Integração com dashboards

5.5. Testes, métricas e relatórios de impacto

Paid Media & Campaign Engineering

5.1. Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads

5.2. Estratégias de bidding e segmentação

5.3. Otimização e análise de campanhas

5.4. Integração com dashboards

5.5. Testes, métricas e relatórios de impacto

Paid Media & Campaign Engineering

5.1. Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads

5.2. Estratégias de bidding e segmentação

5.3. Otimização e análise de campanhas

5.4. Integração com dashboards

5.5. Testes, métricas e relatórios de impacto

Data Visualization & Dashboards

6.1. Ferramentas: Looker Studio, Power BI, Tableau

6.2. Criação de relatórios visuais interativos

6.3. Apresentação de dados a stakeholders

6.4. Visual Storytelling aplicado ao marketing

6.5. Automatização de reporting

Data Visualization & Dashboards

6.1. Ferramentas: Looker Studio, Power BI, Tableau

6.2. Criação de relatórios visuais interativos

6.3. Apresentação de dados a stakeholders

6.4. Visual Storytelling aplicado ao marketing

6.5. Automatização de reporting

Data Visualization & Dashboards

6.1. Ferramentas: Looker Studio, Power BI, Tableau

6.2. Criação de relatórios visuais interativos

6.3. Apresentação de dados a stakeholders

6.4. Visual Storytelling aplicado ao marketing

6.5. Automatização de reporting

Data Visualization & Dashboards

6.1. Ferramentas: Looker Studio, Power BI, Tableau

6.2. Criação de relatórios visuais interativos

6.3. Apresentação de dados a stakeholders

6.4. Visual Storytelling aplicado ao marketing

6.5. Automatização de reporting

Introdução a Data Engineering no Marketing

7.1. Conceitos de ETL e pipelines de dados

7.2. Ferramentas: Google Tag Manager, BigQuery, Python para marketing

7.3. Integração de dados de múltiplas fontes

7.4. Qualidade e governança de dados

7.5. Casos de uso práticos: lead scoring, reporting automatizado, predição

Introdução a Data Engineering no Marketing

7.1. Conceitos de ETL e pipelines de dados

7.2. Ferramentas: Google Tag Manager, BigQuery, Python para marketing

7.3. Integração de dados de múltiplas fontes

7.4. Qualidade e governança de dados

7.5. Casos de uso práticos: lead scoring, reporting automatizado, predição

Introdução a Data Engineering no Marketing

7.1. Conceitos de ETL e pipelines de dados

7.2. Ferramentas: Google Tag Manager, BigQuery, Python para marketing

7.3. Integração de dados de múltiplas fontes

7.4. Qualidade e governança de dados

7.5. Casos de uso práticos: lead scoring, reporting automatizado, predição

Introdução a Data Engineering no Marketing

7.1. Conceitos de ETL e pipelines de dados

7.2. Ferramentas: Google Tag Manager, BigQuery, Python para marketing

7.3. Integração de dados de múltiplas fontes

7.4. Qualidade e governança de dados

7.5. Casos de uso práticos: lead scoring, reporting automatizado, predição

Projeto Transformation Lab

Criação de um projeto final com base num desafio real de uma marca parceira. O projeto envolve planeamento estratégico, análise de dados, implementação de campanhas e reporting final com apresentação a um painel profissional.

Projeto Transformation Lab

Duração total

300h

Hands-on

Projeto

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Agenda uma chamada com a nossa equipa

Digital Marketing & Analytics Engineer

Mentores

Carolina Salgado

Lead Mentor

Carolina Salgado

Lead Mentor

Carolina Salgado

Lead Mentor

Carolina Salgado

Lead Mentor

Daniela Gonçalves

Guest Mentor (Data & AI Specialist)

Daniela Gonçalves

Guest Mentor (Data & AI Specialist)

Daniela Gonçalves

Guest Mentor (Data & AI Specialist)

Daniela Gonçalves

Guest Mentor (Data & AI Specialist)

transformation.space

Equipa pedagógica

Rute Moutinho

Education Director

Rute Moutinho

Education Director

Rute Moutinho

Education Director

Rute Moutinho

Education Director

Mariana Pereira

Career Services Manager

Mariana Pereira

Career Services Manager

Mariana Pereira

Career Services Manager

Mariana Pereira

Career Services Manager

Cláudia Sequeira

Assistente Pedagógica

Cláudia Sequeira

Assistente Pedagógica

Cláudia Sequeira

Assistente Pedagógica

Cláudia Sequeira

Assistente Pedagógica

Daniel Devera

Student Experience Director

Daniel Devera

Student Experience Director

Daniel Devera

Student Experience Director

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Student Experience Director

Payment options

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Pronto pagamento

3500€

5% off

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