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 și Aplicații în Marketing
- Prezentare generală a analiticii: Tipuri de analitică - Predictivă, Prescriptivă, Inferențială
- Practici de Analitică în Marketing
- Utilizarea Big Data și a Diferitelor Tehnologii - Introducere
Modulul 2
Marketing într-o Lume Digitală
- Introducere în Marketingul Digital
- Publicitatea Online - Introducere
- Optimizarea pentru Motoare de Căutare (SEO) – Studiu de caz Google
- Marketing pe Rețele de Socializare: Sfaturi și Secrete – Exemplu Facebook, Twitter
Modulul 3
Analiza Exploratorie a Datelor și Modelarea Statistică
- Prezentarea și Vizualizarea Datelor – Înțelegerea Datelor de Afaceri folosind Histograme, Diagrame în Tort, Diagrame cu Bare, Diagrame de Dispersie – Inferențe Rapide – Folosind Python
- Modelarea Statistică de Bază – Trend, Sezonalitate, Clustering, Clasificări (Doar noțiuni de bază, diferite Algoritme și utilizări, fără detalii) – Cod gata de utilizat în Python
- Analiza Coșului de Cumpărături (MBA) – Studiu de caz folosind reguli de asociere, Suport, 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 de Brand – Poziționarea de Brand
- Extragerea de Informații din Text pentru Marketing – Noțiuni de bază ale Extracției de Text – Studiu de caz pentru Marketing pe Rețele de Socializare
Modulul 5
Analiza Marketing II
- Valoarea Pe Viață a Clientului (CLV) cu Calcul – Studiu de caz CLV pentru decizii de afaceri
- Măsurarea Cauzei și Efectului prin Experimente – Studiu de caz
- Calculul Liftului Proiectat
- 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 – Utilizări; 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 Email, Promoții
- Nevoia de Tehnologii Big Data în Clasificare și Clustering
Modulul 8
Analiza Seriilor de Timp
- Trend și Sezonalitate – Folosind 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
- Predicția Seriilor de Timp pentru Campanii de Marketing
Modulul 9
Motor de Recomandare
- Personalizare și Strategie de Afaceri
- Diferite Tipuri de Recomandări Personalizate – Colaborativă, Bazată pe Conținut
- Diferite Algoritme pentru Motorul de Recomandare – Condus de Utilizator, Condus de Element, Hibrid, Factorizare de Matrice (Doar mențiune și utilizare a algoritmilor fără detalii matematice)
- Metrici de Recomandare pentru Creșterea Veniturilor – Studiu de caz Detaliat
Modulul 10
Maximizarea Vânzărilor folosind Știința Datelor
- Bazele Tehnicii de Optimizare și Utilizările ei
- Optimizarea Stocurilor – Studiu de caz
- Creșterea ROI folosind Știința Datelor
- Analiza Lean – Accelerator de Start-up
Modulul 11
Știința Datelor în Preț și Promoție I
- Prețul – Știința Creșterii Profitabile
- Tehnici de Prognoză a Cererii - Modelare și estimare a structurii curbelor de cerere în funcție de preț
- Decizia de Preț – Cum să Optimizezi Decizia de Preț – Studiu de caz Folosind Python
- Analiza Promoțiilor – Calculul Bazei și Modelul de Promoție Comercială
- Utilizarea Promoțiilor pentru o Strategie Mai Bună - Specificarea Modelului de Vânzări – Model Multiplicativ
Modulul 12
Știința Datelor în Preț și Promoție II
- Managementul Veniturilor - Cum să gestionezi resurse perisabile cu multiple segmente de piață
- Gruparea Produselor – Produse cu Mișcare Rapidă și Lentă – Studiu de caz cu Python
- Prețul Bunurilor și Serviciilor Perisabile – Prețuri în Aviație și Hoteluri – Mențiunea Modelelor Stocastice
- Metrici de Promoție – Tradiționale și Sociale
Cerințe
Nu sunt necesare cerințe specifice pentru a participa la acest curs.
21 Ore
Mărturii (5)
foarte interactiv...
Richard Langford
Curs - SMACK Stack for Data Science
Tradus de catre o masina
Younes este un instrucționist excelente. Întotdeauna disponibil să ajute și foarte tolerent. Ii voi da 5 stele. De asemenea, instruirea QLIK Sense a fost excelentă, datorită unui instrucționist excepțional.
Dietmar Glanninger - BMW
Curs - Qlik Sense for Data Science
Tradus de catre o masina
Formatorul a fost încălzitor și de fapt mi-a fost de mare ajutor în a lua decizia de a urma acest curs.
Grace Goh - DBS Bank Ltd
Curs - Python in Data Science
Tradus de catre o masina
Cunoașterea prezentării subiectului timpul
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Curs - Introduction to Data Science and AI (using Python)
Tradus de catre o masina
Este foarte bine că cursul a fost personalizat pentru principalele domenii pe care le-am evidențiat în chestionarul pre-curs. Acest lucru ajută cu adevărat la abordarea întrebărilor pe care le am în privința materiei și la alinierea cu obiectivele mele de învățare.
Winnie Chan - Statistics Canada
Curs - Jupyter for Data Science Teams
Tradus de catre o masina
