Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Modulul 1
Introducere în Știința Datelor & Aplicații în Marketing
- Prezentare generală a analizei: Tipuri de analize - Predictivă, Prescriptivă, Inferențială
- Practica analizei în Marketing
- Utilizarea Big Data și a diferitelor tehnologii - Introducere
Modulul 2
Marketingul într-o lume digitală
- Introducere în Marketingul Digital
- Publicitatea online - Introducere
- Optimizarea pentru motoare de căutare (SEO) – Studiu de caz Google
- Marketingul pe rețelele sociale: Sfaturi și secrete – Exemplu Facebook, Twitter
Modulul 3
Analiza Exploratorie a Datelor & Modelare Statistică
- Prezentarea și vizualizarea datelor – Înțelegerea datelor de afaceri folosind Histograma, Diagrama circulară, Diagrama cu bare, Diagrama de dispersie – Inferențe rapide – Utilizarea Python
- Modelare statistică de bază – Trend, Sezonalitate, Clustering, Clasificare (doar elemente de bază, diferite algoritmi și utilizări, fără detalii) – Cod gata în Python
- Analiza coșului de cumpărături (MBA) – Studiu de caz folosind reguli de asociere, sprijin, încredere, lift
Modulul 4
Analiza Marketing I
- Introducere în procesul de marketing – Studiu de caz
- Utilizarea datelor pentru îmbunătățirea strategiei de marketing
- Măsurarea activelor de brand, Snapple și valoarea mărcii – Poziționarea mărcii
- Extragerea de text pentru marketing – Elemente de bază ale extragerii de text – Studiu de caz pentru marketingul pe rețelele sociale
Modulul 5
Analiza Marketing II
- Valoarea pe viață a clientului (CLV) cu calcul – Studiu de caz al CLV pentru decizii de afaceri
- Măsurarea cauzei și efectului prin experimente – Studiu de caz
- Calculul creșterii proiectate
- Știința datelor în publicitatea online – Rata de click, Conversie, Analiza site-ului
Modulul 6
Bazele regresiei
- Ce dezvăluie regresia și statisticile de bază (fără prea multe detalii matematice)
- Interpretarea rezultatelor regresiei – Cu studiu de caz folosind Python
- Înțelegerea modelelor log-log – Cu studiu de caz folosind Python
- Modele de mix de marketing – Studiu de caz folosind Python
Modulul 7
Clasificare și clustering
- Bazele clasificării și clusteringului – Utilizare; Mențiunea algoritmilor
- Interpretarea rezultatelor – Programe Python cu rezultate
- Targetarea clienților folosind clasificarea și clusteringul – Studiu de caz
- Îmbunătățirea strategiei de afaceri – Exemplu de marketing prin e-mail, promoții
- Nevoia tehnologiilor Big Data în clasificare și clustering
Modulul 8
Analiza seriilor de timp
- Trend și sezonalitate – Utilizarea unui studiu de caz condus de Python - Vizualizări
- Diferite tehnici de serii de timp – AR și MA
- Modele de serii de timp – ARMA, ARIMA, ARIMAX (Utilizare și exemple cu Python) – Studiu de caz
- Prezicerea seriilor de timp pentru campania de marketing
Modulul 9
Motor de recomandare
- Personalizare și strategie de afaceri
- Diferite tipuri de recomandări personalizate – Colaborative, bazate pe conținut
- Diferiți algoritmi pentru motorul de recomandare – Condus de utilizator, condus de articol, hibrid, factorizare matriceală (doar mențiunea și utilizarea algoritmilor fără detalii matematice)
- Metrici de recomandare pentru venituri incrementale – Studiu de caz detaliat
Modulul 10
Maximizarea vânzărilor folosind știința datelor
- Bazele tehnicii de optimizare și utilizările sale
- Optimizarea stocurilor – Studiu de caz
- Creșterea ROI folosind știința datelor
- Analiza Lean – Accelerator de startup
Modulul 11
Știința datelor în preț și promovare I
- Prețul – Știința creșterii profitabile
- Tehnici de previziune a cererii - Modelarea și estimarea structurii curbelor de cerere de răspuns la preț
- Decizia de preț – Cum să optimizezi decizia de preț – Studiu de caz folosind Python
- Analiza promoțiilor – Calculul de bază și modelul de promovare comercială
- Utilizarea promoțiilor pentru o strategie mai bună - Specificarea modelului de vânzări – Model multiplicativ
Modulul 12
Știința datelor în preț și promovare II
- Managementul veniturilor - Cum să gestionezi resursele perisabile cu multiple segmente de piață
- Pachetarea produselor – Produse cu mișcare rapidă și lentă – Studiu de caz cu Python
- Prețul bunurilor și serviciilor perisabile – Prețul companiilor aeriene și hotelurilor – Mențiunea modelelor stocastice
- Metrici de promovare – Tradiționale și sociale
Cerințe
Nu sunt necesare cerințe specifice pentru a participa la acest curs.
21 Ore
Mărturii (1)
Exercițiile practice legate de conținut ajută cu adevărat la înțelegerea mai profundă a fiecărui subiect. De asemenea, stilul de a începe cursul cu o prezentare teoretică și de a continua cu exerciții practice este bun și util pentru a lega conținutul de ce s-a prezentat anterior.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Curs - Introduction to Data Science and AI using Python
Tradus de catre o masina
