Скачать Наука о данных в маркетинге: Вводный курс 2021 - Udemy (2021)

[bart]

Наука о данных в маркетинге: Вводный курс 2021
Data Science in Marketing: An Introduction Course 2021
Udemy

Добро пожаловать на курс Data Science в маркетинге: вводный курс 2021 г.

Этот курс научит вас, как Data Science можно использовать для решения реальных бизнес-задач и как вы можете применить эти методы для решения реальных тематических исследований.

Традиционные предприятия массово нанимают специалистов по данным, и знание того, как применять эти методы для решения своих проблем, станет одним из самых ценных навыков в следующем десятилетии!

«Специалист по анализу данных стал ведущей вакансией в США за последние 4 года!» по данным Harvard Business Review & Glassdoor.

Однако науке о данных предстоит непростое обучение - как вообще начать работу в этой отрасли, наполненной загадками, путаницей, невозможной математикой и кодом? Даже если вы промокнете, применение ваших новых знаний в области науки о данных к реальной проблеме будет еще более запутанным.

Этот курс стремится заполнить все пробелы в знаниях, которые отпугивают новичков, и одновременно применить свои знания в области науки о данных к реальным бизнес-задачам.

Этот курс имеет обширную программу, которая охватывает все основные компоненты знаний в области науки о данных.

Наш путь обучения включает в себя:

1. Как наука о данных и решение многих распространенных маркетинговых проблем
2. Современные инструменты специалиста по данным - Python, Pandas, Scikit-learn и Matplotlib.
3. Теория машинного обучения - линейные регрессии, деревья решений и оценка моделей.
4. Наука о данных в маркетинге - моделирование уровня вовлеченности.
5. Наука о данных в розничной торговле - сегментация клиентов, общая ценность и аналитика клиентов / продуктов
6. Неконтролируемое обучение - кластеризация K-средних.
7. Системы рекомендаций - совместная фильтрация.

Четыре (3) исследования данных в маркетинге:

1. Анализ конверсии маркетинговых кампаний.
2. Прогнозирование взаимодействия - что влияет на эффективность рекламы?
3. Кто ваши лучшие клиенты? & Жизненные ценности клиентов (CLV).

Четыре (2) тематических исследования в области науки о данных в сфере розничной торговли:

1. Аналитика продуктов (методы исследовательского анализа данных
2. Системы рекомендаций по продуктам.

Бизнесу НУЖНЫ специалисты по данным больше, чем когда-либо. Те, кто игнорирует эту тенденцию, останутся позади своих конкурентов. Фактически, большинство новых рабочих мест в области Data Science не будут созданы традиционными технологическими компаниями (Google, Facebook, Microsoft, Amazon и т. Д.), Они создаются вашими традиционными нетехнологическими предприятиями . Крупные розничные торговцы, банки, маркетинговые компании, государственные учреждения, страховые компании, недвижимость и многое другое.

«Потребительские данные будут самым большим отличием в ближайшие два-три года. Тот, кто откроет огромные массивы данных и использует их в стратегических целях, выиграет ».

Поскольку зарплаты специалистов по анализу данных растут все выше и выше, этот курс направлен на то, чтобы превратить вас из новичка в специалиста по данным, способного решать сложные проблемы реального мира.

Data Scientist - это шум 21 века не зря! Техническая революция только начинается, и наука о данных находится на переднем крае. Начните применять эти методы ко всем типам маркетинговых задач, пройдя этот курс!

Для кого этот курс:

• Новички в области науки о данных
• Бизнес-аналитики, которые хотят больше работать со своими данными
• Выпускники колледжей, не имеющие практического опыта
• Деловые люди (менеджеры или MBA), которые хотели бы использовать данные для улучшения своего бизнеса
• Разработчики программного обеспечения или инженеры, которые хотели бы начать изучать науку о данных
• Любой, кто хочет стать более перспективным специалистом по анализу данных
• Любой, кто заинтересован в использовании данных для решения проблем реального мира

Требования

• Хорошие знания Python важны

Последнее обновление 20.10.21
Материал на английском языке




Продажник:

Для просмотра вы должны войти или зарегистрироваться.

Скачать: