Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Modulul 1
Introducere în Data Science și aplicații în Marketing
- Prezentare generală a analizelor: tip de analiză - predictivă, prescriptivă, inferențială
- Practică de analiză în Marketing
- Utilizarea Big Data și a diferitelor tehnologii - Introducere
Modulul 2
Marketing într-o lume digitală
- Introducere la Digital Marketing
- Online Advertising - Introducere
- Search Optimizarea motorului (SEO) – GoStudiu de caz ogle
- Social Media Marketing: Sfaturi și secrete – Exemplu de Facebook, Twitter
Modulul 3
Explorativ Data Analysis & Modelare Statistică
- Prezentarea și vizualizarea datelor – Înțelegerea datelor Business folosind histogramă, diagramă circulară, diagramă cu bare, diagramă de dispersie – inferență rapidă – folosind Python
- Modelare statistică de bază – tendință, sezonalitate, grupare, clasificări (doar elemente de bază, algoritm și utilizare diferită, nu orice detaliu) – Cod gata în Python
- Analiza coșului de piață (MBA) – Studiu de caz folosind regulile de asociere, suport, încredere, creștere
Modulul 4
Marketing Analytics I
- Introducere în Marketing Proces – Studiu de caz
- Utilizarea datelor pentru a îmbunătăți Marketing strategia
- Măsurarea activelor mărcii, snapple și valorii mărcii – Poziționarea mărcii
- Text Mining pentru Marketing – Bazele text mining – Studiu de caz pentru Social Media Marketing
Modulul 5
Marketing Analytics II
- Valoarea de viață a clientului (CLV) cu calcul – Studiu de caz al CLV pentru deciziile de afaceri
- Măsurarea cazului și efectului prin experimente – Studiu de caz
- Calcularea ridicării proiectate
- Data Science în online Advertising – Conversie cu rata de clic, Analytics site
Modulul 6
Bazele regresiei
- Ce dezvăluie regresia și baza Statistics (nu prea multe detalii despre matematică)
- Interpretarea rezultatelor regresiei – cu studiul de caz folosind Python
- Înțelegerea modelelor de jurnal – cu studiul de caz folosind Python
- Marketing Modele mixte – Studiu de caz folosind Python
Modulul 7
Clasificare și Clustering
- Bazele clasificării și grupării – Utilizare; Mențiunea de algoritmi
- Interpretarea rezultatelor – Python Programe cu ieșiri
- Direcționarea către clienți folosind clasificarea și gruparea – studiu de caz
- Business Îmbunătățirea strategiei – Exemplu de Email Marketing, Promoții
- Nevoia de Big Data Tehnologii în Clasificare și Clustering
Modulul 8
Analiza serii temporale
- Tendință și sezonalitate – Folosind Python Studiu de caz - Vizualizări
- Diferite tehnici de serie temporală – AR și MA
- Modele de serie temporală – ARMA, ARIMA, ARIMAX (Utilizare și exemple cu Python) – Studiu de caz
- Predicția seriei temporale pentru campania Marketing.
Modulul 9
Motor de recomandare
- Personalizare și Business Strategie
- Diferite tipuri de recomandări personalizate – colaborative, bazate pe conținut
- Algoritmi diferiți pentru motorul de recomandare – condus de utilizator, condus de articole, hibrid, Matrix Factorizare (doar menționarea și utilizarea algoritmilor fără Mathematical detalii)
- Valori de recomandare pentru venitul incremental – Studiu de caz detaliat
Modulul 10
Maximizarea vânzărilor folosind Data Science
- Bazele tehnicii de optimizare și utilizările acesteia
- Optimizarea inventarului – studiu de caz
- Creșterea rentabilității investiției folosind Data Science
- Lean Analytics – Startup Accelerator
Modulul 11
Data Science în Prețuri și amp; Promoția I
- Prețuri – Știința creșterii profitabile
- Cerere Forecasting Tehnici - Modelați și estimați structura curbelor cerere preț-răspuns
- Decizia de stabilire a prețurilor – Cum să optimizați decizia de stabilire a prețurilor – Studiu de caz folosind Python
- Analytics de promovare – model de calcul de bază și promovare a comerțului
- Utilizarea promovării pentru o strategie mai bună - Specificația modelului de vânzări - Modelul multiplicativ
Modulul 12
Data Science în Prețuri și promovare II
- Venituri Management - Cum să gestionați resursele perisabile cu mai multe segmente de piață
- Gruparea de produse – Produse cu mișcare rapidă și lentă – Studiu de caz cu Python
- Prețurile Goproduselor și serviciilor perisabile - Companie aeriană și amp; Tarifarea hotelului – Mențiunea modelelor stocastice
- Valori de promovare – tradiționale și sociale
Cerințe
Nu sunt necesare cerințe specifice pentru a participa la acest curs.
21 ore
Mărturii (4)
Understanding big data beter
Shaune Dennis - Vodacom
Curs - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
Subject presentation knowledge timing
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Curs - Introduction to Data Science and AI (using Python)
It is great to have the course custom made to the key areas that I have highlighted in the pre-course questionnaire. This really helps to address the questions that I have with the subject matter and to align with my learning goals.
Winnie Chan - Statistics Canada
Curs - Jupyter for Data Science Teams
The example and training material were sufficient and made it easy to understand what you are doing.