Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Programa do Curso
Módulo 1
Introdução a Data Science e aplicações em Marketing
- Visão geral do Analytics: tipo de análise - preditiva, prescritiva, inferencial
- Prática analítica em Marketing
- Uso de Big Data e Diferentes Tecnologias - Introdução
Módulo 2
Marketing em um mundo digital
- Introdução a Digital Marketing
- On-line Advertising - Introdução
- Search Otimização de mecanismo (SEO) – Go Estudo de caso ogle
- Social Media Marketing: Dicas e segredos - Exemplo de Facebook, Twitter
Módulo 3
Exploratório Data Analysis & Modelagem Estatística
- Apresentação e visualização de dados – Compreendendo os dados Business usando histograma, gráfico de pizza, gráfico de barras, diagrama de dispersão – inferência rápida – usando Python
- Modelagem Estatística Básica – Tendência, Sazonalidade, Clustering, Classificações (Apenas noções básicas, Algoritmo e uso diferentes, sem qualquer detalhe) – Código pronto em Python
- Market Basket Analysis (MBA) – Estudo de caso usando regras de associação, suporte, confiança, aumento
Módulo 4
Marketing Análise I
- Introdução ao Marketing Processo – Estudo de Caso
- Utilizando dados para melhorar Marketing estratégia
- Medindo Ativos da Marca, Snapple e Valor da Marca – Posicionamento da Marca
- Mineração de texto para Marketing – Noções básicas de mineração de texto – Estudo de caso para Social Media Marketing
Módulo 5
Marketing Análise II
- Valor vitalício do cliente (CLV) com cálculo – estudo de caso de CLV para decisões de negócios
- Medindo Caso e Efeito por meio de Experimentos – Estudo de Caso
- Cálculo da elevação projetada
- Data Science em Online Advertising – Conversão de taxa de cliques, análise de sites
Módulo 6
Noções básicas de regressão
- O que a regressão revela e básico Statistics (sem muitos detalhes de matemática)
- Interpretando resultados de regressão – com estudo de caso usando Python
- Compreendendo os modelos Log-Log - com estudo de caso usando Python
- Marketing Modelos mistos – Estudo de caso usando Python
Módulo 7
Classificação e Clustering
- Noções básicas de classificação e clusterização – utilização; Menção de Algoritmos
- Interpretando os Resultados – Python Programas com Resultados
- Segmentação de clientes usando classificação e clustering – estudo de caso
- Business Melhoria da estratégia – Exemplo de Email Marketing, Promoções
- Necessidade de Big Data Tecnologias em Classificação e Clustering
Módulo 8
Análise de série temporal
- Tendência e Sazonalidade – Usando Python Estudo de Caso Orientado – Visualizações
- Diferentes técnicas de série temporal – AR e MA
- Modelos de série temporal – ARMA, ARIMA, ARIMAX (Uso e exemplos com Python) – Estudo de caso
- Previsão de série temporal para Marketing campanha
Módulo 9
Mecanismo de recomendação
- Personalização e Business Estratégia
- Diferentes tipos de recomendações personalizadas – colaborativas, baseadas em conteúdo
- Diferentes algoritmos para mecanismo de recomendação - orientado pelo usuário, orientado por item, híbrido, Matrix fatoração (apenas menção e uso dos algoritmos sem Mathematica detalhes)
- Métricas de recomendação para receita incremental – estudo de caso detalhado
Módulo 10
Maximizando as vendas usando Data Science
- Noções básicas de técnica de otimização e seus usos
- Otimização de estoque – estudo de caso
- Aumentando o ROI usando Data Science
- Lean Analytics – Acelerador de startups
Módulo 11
Data Science em Preços & Promoção I
- Preços – A Ciência do Crescimento Lucrativo
- Demanda Forecasting Técnicas - Modelar e estimar a estrutura das curvas de demanda resposta-preço
- Decisão de preços – Como otimizar a decisão de preços – Estudo de caso usando Python
- Análise de promoção – cálculo de linha de base e modelo de promoção comercial
- Usando Promoção para Melhor Estratégia - Especificação do Modelo de Vendas - Modelo Multiplicativo
Módulo 12
Data Science em Preços e Promoção II
- Receita Management - Como gerenciar recursos perecíveis com múltiplos segmentos de mercado
- Pacote de produtos – Produtos de movimentação rápida e lenta – Estudo de caso com Python
- Preços de produtos e serviços perecíveis Go - companhias aéreas e empresas. Preços de hotéis – Menção a modelos estocásticos
- Métricas de Promoção – Tradicionais e Sociais
Requisitos
Não são necessários requisitos específicos para frequentar este curso.
21 Horas
Declaração de Clientes (4)
Understanding big data beter
Shaune Dennis - Vodacom
Curso - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
Subject presentation knowledge timing
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Curso - 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
Curso - Jupyter for Data Science Teams
The example and training material were sufficient and made it easy to understand what you are doing.
