
El HTML (HyperText Markup Language) o Lenguaje de Marcado de Hipertexto es el fundamento sobre el que se construye cualquier página web. Este lenguaje estándar se utiliza para estructurar el contenido de manera organizada, permitiendo que los usuarios accedan a la información de forma sencilla y eficiente.
La comprensión del HTML es el primer paso en el desarrollo web moderno. Aunque es posible aprender los conceptos básicos de forma autodidáctica, una formación especializada como la Maestría en Desarrollo Web de la Universidad Europea en Colombia te proporcionará una base sólida que integra este lenguaje con estrategias de marketing digital y desarrollo avanzado.
HTML es un lenguaje de marcado que define tanto la estructura como el contenido de las páginas web. A diferencia de los lenguajes de programación, HTML no ejecuta lógica ni procesa datos. En su lugar, utiliza etiquetas (tags) para organizar y marcar elementos como textos, imágenes, videos, enlaces y botones, creando una experiencia de navegación coherente y accesible.
Ejemplo práctico: cada vez que visitas cualquier página web, el navegador interpreta el código HTML para mostrar elementos ordenados como menús de navegación, títulos, encabezados, enlaces, imágenes y videos.
Todo documento HTML sigue esta estructura fundamental:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Título de la página</title>
<!-- Metadatos y configuraciones -->
</head>
<body>
<!-- Contenido visible para el usuario -->
</body>
</html>
HTML es la puerta de entrada al desarrollo web y las estrategias de marketing digital. Su comprensión te abre distintas posibilidades: crear contenido web estructurado, mejorar el SEO de tu sitio y colaborar efectivamente con equipos de desarrollo.
En el contexto actual, donde la tecnología avanza constantemente, dominar HTML básico se convierte en una habilidad destacable. Además, con el crecimiento de la inteligencia artificial y las nuevas tecnologías, la Universidad Europea en Colombia también ofrece la Carrera en Inteligencia Artificial, un programa que aborda temas como machine learning, deep learning, programación, análisis de datos, visión artificial, desarrollo de algoritmos, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y visión por computador, todo fundamentado en una base ética sólida y alineado con las normativas que abordan los aspectos sociales de estas tecnologías.