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Programa del Curso
Módulo 1
Introducción a la Ciencia de Datos y Aplicaciones en Marketing
- Descripción general de la analítica: Tipo de analítica: predictiva, prescriptiva, inferencial
- Práctica analítica en Marketing
- Uso de Big Data y Diferentes Tecnologías - Introducción
Módulo 2
Marketing En un mundo digital
- Introducción al Marketing Digital
- Publicidad en línea - Introducción
- Optimización de motores de búsqueda (SEO) – Estudio de caso de Google
- Social Media Marketing: Consejos y secretos – Ejemplo de Facebook, Twitter
Módulo 3
Exploratorio Data Analysis & Modelado estadístico
- Presentación y visualización de datos - Comprensión de los datos comerciales mediante histograma, gráfico circular, gráfico de barras, diagrama de dispersión - Inferencia rápida - Uso Python
- Modelado Estadístico Básico – Tendencia, Estacionalidad, Clustering, Clasificaciones (Solo Básico, Algoritmo y uso diferentes, sin ningún detalle) – Código listo en Python
- Análisis de la cesta de la compra (MBA) – Estudio de caso utilizando las reglas de asociación, Soporte, Confianza, Elevación
Módulo 4
Marketing Analítica I
- Introducción al Proceso de Marketing – Estudio de Caso
- Utilización de datos para mejorar la estrategia de marketing
- Medición de los activos de marca, el snapple y el valor de la marca – Posicionamiento de marca
- Minería de textos para marketing - Conceptos básicos de minería de textos - Estudio de caso para Social Media Marketing
Módulo 5
Marketing Analítica II
- Valor de vida del cliente (CLV) con cálculo: estudio de caso de CLV para decisiones comerciales
- Medición de casos y efectos a través de experimentos – Estudio de caso
- Cálculo de la elevación proyectada
- Data Science En Publicidad en línea – Conversión de tasa de clics, Análisis de sitios web
Módulo 6
Conceptos básicos de regresión
- Lo que revela la regresión y básico Statistics (no hay muchos detalles de Matemáticas)
- Interpretación de los resultados de la regresión: con un estudio de caso utilizando Python
- Comprensión de los modelos Log-Log: con un estudio de caso con Python
- Modelos de Marketing Mix – Caso de estudio con Python
Módulo 7
Clasificación y agrupación en clústeres
- Conceptos básicos de clasificación y agrupación – Uso; Mención de algoritmos
- Interpretación de los resultados – Python Programas con salidas
- Segmentación de clientes mediante clasificación y agrupación: estudio de caso
- Mejora de la estrategia empresarial: ejemplo de marketing por correo electrónico, promociones
- Necesidad de tecnologías de Big Data en clasificación y clustering
Módulo 8
Análisis de series temporales
- Tendencia y estacionalidad - Uso de Python estudio de caso impulsado - Visualizaciones
- Diferentes técnicas de series temporales: RA y MA
- Modelos de series temporales - ARMA, ARIMA, ARIMAX (Uso y ejemplos con Python) - Estudio de caso
- Predicción de series temporales para campañas de marketing
Módulo 9
Motor de recomendaciones
- Personalización y Estrategia de Negocio
- Diferentes tipos de recomendaciones personalizadas: colaborativas, basadas en contenido
- Diferentes algoritmos para el motor de recomendación: impulsado por el usuario, impulsado por el elemento, híbrido, Matrix factorización (solo se mencionan y usan los algoritmos sin detalles matemáticos)
- Métricas de recomendación para ingresos incrementales: estudio de caso detallado
Módulo 10
Maximización de las ventas con Data Science
- Fundamentos de la técnica de optimización y sus usos
- Optimización de inventario: estudio de caso
- Aumento del retorno de la inversión mediante la ciencia de datos
- Lean Analytics – Acelerador de Startups
Módulo 11
Data Science en Precios y Promoción I
- Fijación de precios: la ciencia del crecimiento rentable
- Técnicas de predicción de la demanda: modelar y estimar la estructura de las curvas de demanda de precio-respuesta
- Decisión de precios - Cómo optimizar la decisión de precios - Estudio de caso con Python
- Análisis de promociones: cálculo de referencia y modelo de promoción comercial
- Uso de la promoción para una mejor estrategia - Especificación del modelo de ventas - Modelo multiplicativo
Módulo 12
Data Science En Precios y Promoción II
- Revenue Management - Cómo gestionar los recursos perecederos con múltiples segmentos de mercado
- Agrupación de productos - Productos de movimiento rápido y lento - Estudio de caso con Python
- Precios de bienes y servicios perecederos - Airline & Precios de los hoteles: mención de los modelos estocásticos
- Métricas de promoción: tradicionales y sociales
Requerimientos
No se necesitan requisitos específicos para asistir a este curso.
21 horas
Testimonios (4)
All the examples used and the lecturing style was on point even for a begginer i was able to understand and the training was so patient and always willing to go extra mile when in need of assistance.
Mathipa Chepape - Vodacom
Curso - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Curso - Data Science for Big Data Analytics
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
Curso - Jupyter for Data Science Teams
Trainer was accommodative. And actually quite encouraging for me to take up the course.
