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Temario del curso
Módulo 1
Introducción a las ciencias de los datos y aplicaciones en marketing
- Descripción general de Analytics: tipo de análisis: predictivo, prescriptivo, inferencial
- Práctica de análisis 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
- Marketing en redes sociales: consejos y secreto - Ejemplo de Facebook, Twitter
Módulo 3
Análisis exploratorio de datos & amp; Modelado estadístico
- Presentación y visualización de datos: comprensión de los datos comerciales utilizando histograma, gráfico circular, diagrama de barras, diagrama de dispersión, inferencia rápida, uso de Python
- Modelado Estadístico Básico - Tendencia, Estacionalidad, Agrupación, Clasificaciones (Solo conceptos básicos, Algoritmo y uso diferentes, sin ningún detalle) - Código listo en Python
- Análisis de cesta de mercado (MBA) - Estudio de caso usando reglas de asociación, soporte, confianza, elevación
Módulo 4
Marketing Analytics I
- Introducción al proceso de mercadeo - Estudio de caso
- Utilizando datos para mejorar la estrategia de marketing
- Medición de activos de marca, snapple y valor de marca - Posicionamiento de la marca
- Minería de textos para marketing: conceptos básicos de minería de textos: estudio de caso para el marketing de redes sociales
Módulo 5
Marketing Analytics II
- Valor de vida del cliente (CLV) con cálculo - Estudio de caso de CLV para decisiones comerciales
- Medición de caso y efecto a través de experimentos - Estudio de caso
- Cálculo de elevación proyectada
- Ciencia de datos en publicidad en línea - Conversión de tasa de clics, análisis de sitios web
Módulo 6
Conceptos básicos de la regresión
- Qué regresión revela y estadísticas básicas (no muchos detalles de las matemáticas)
- Interpretación de los resultados de la regresión: con un estudio de caso usando Python
- Comprensión de los modelos de registro y registro: con el estudio de casos usando Python
- Modelos de marketing mix: estudio de caso con Python
Módulo 7
Clasificación y Agrupación
- Conceptos básicos de clasificación y agrupamiento - Uso; Mención de Algoritmos
- Interpretando los resultados - Programas de Python con salidas
- Orientación al cliente mediante clasificación y agrupación en clústeres: estudio de caso
- Mejora de la estrategia comercial - Ejemplo de Email Marketing, Promociones
- Necesidad de Big Data Technologies en Clasificación y Agrupación
Módulo 8
Análisis de series temporales
- Tendencia y estacionalidad: uso de un estudio de caso impulsado por Python - Visualizaciones
- Diferentes técnicas de series de tiempo - AR y MA
- Modelos de series de tiempo - ARMA, ARIMA, ARIMAX (uso y ejemplos con Python) - Caso de estudio
- Serie de tiempo de predicción para la campaña de marketing
Módulo 9
Motor de recomendación
- Personalización y estrategia empresarial
- Diferentes tipos de recomendaciones personalizadas: de colaboración, basadas en contenido
- Diferentes algoritmos para el motor de recomendaciones: controlado por el usuario, impulsado por elementos, híbrido, factorización de matrices (solo mención y uso de los algoritmos sin detalles matemáticos)
- Métricas de recomendación para ingresos incrementales: estudio de caso detallado
Módulo 10
Maximizando las ventas usando Data Science
- Conceptos básicos de la técnica de optimización y sus usos
- Optimización de inventario - Estudio de caso
- Incremento del ROI usando Data Science
- Lean Analytics - Startup Accelerator
Módulo 11
Ciencia de datos en precios & amp; Promoción I
- Fijación de precios: la ciencia del crecimiento rentable
- Técnicas de pronóstico de la demanda: modelar y estimar la estructura de las curvas de demanda de respuesta a los precios
- Decisión de precios: cómo optimizar la decisión de fijación de precios: caso de estudio con Python
- Promoción de análisis: cálculo de línea de base y modelo de promoción comercial
- Uso de la promoción para una mejor estrategia - Especificación del modelo de ventas - Modelo multiplicativo
Módulo 12
Ciencia de datos en fijación de precios y promoción II
- Administración de ingresos: cómo administrar recursos perecederos con múltiples segmentos de mercado
- Product Bundling - Productos rápidos y lentos - Estudio de caso con Python
- Precios de bienes y servicios perecederos - Aerolínea y amp; Precio del hotel - Mención de modelos estocásticos
- Métricas de promoción: tradicional y social
Requerimientos
No se necesitan requisitos específicos para asistir a este curso.
21 Horas
Testimonios (1)
Los ejercicios prácticos relacionados con el contenido realmente ayudan a comprender más sobre cada tema. Además, el estilo de comenzar la clase con una conferencia y continuar con ejercicios prácticos es bueno y útil para relacionarlo con la conferencia presentada anteriormente.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python
Traducción Automática
