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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 (5)
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.
Grace Goh - DBS Bank Ltd
Curso - Python in Data Science
exemplos e exercícios
Kamil
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python
Machine Translated
