Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Módulo 1
Introducción a la Ciencia de Datos y sus Aplicaciones en el Marketing
- Panorama General del Análisis: Tipos de análisis - Predictivo, Prescriptivo, Inferencial
- Práctica del 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 Secretos – Ejemplos de Facebook, Twitter
Módulo 3
Análisis Exploratorio de Datos y Modelado Estadístico
- Presentación y Visualización de Datos – Comprensión de los datos empresariales utilizando Histograma, Gráficos Circulares, Gráficos de Barras, Diagramas de Dispersión – Inferencia rápida – Usando Python
- Modelado Estadístico Básico – Tendencias, Estacionalidad, Clustering, Clasificaciones (Solo lo básico, diferentes algoritmos y uso, no detalles) – Código listo en Python
- Análisis de Canasta de Compra (MBA) – Estudio de Caso utilizando Reglas de Asociación, Soporte, Confianza, Elevación
Módulo 4
Análisis de Marketing I
- Introducción al Proceso de Marketing – Estudio de Caso
- Utilización de Datos para Mejorar la Estrategia de Marketing
- Medición de Activos de Marca, Snapple y Valor de Marca – Posicionamiento de Marca
- Minería de Texto para Marketing – Bases de la minería de texto – Estudio de Caso para Marketing en Redes Sociales
Módulo 5
Análisis de Marketing II
- Valor del Cliente a lo Largo del Tiempo (CLV) con Cálculo – Estudio de Caso para Decisiones Empresariales usando CLV
- Medición de Causa y Efecto mediante Experimentos – Estudio de Caso
- Cálculo del Aumento Proyectado (Lift)
- Ciencia de Datos en Publicidad en Línea – Tasa de Clicks, Análisis Web
Módulo 6
Fundamentos de la Regresión
- Lo que Revela la Regresión y Estadísticas Básicas (sin muchos detalles matemáticos)
- Interpretación de los Resultados de Regresión – Con Estudio de Caso usando Python
- Comprensión de Modelos Log-Log – Con Estudio de Caso usando Python
- Modelos de Mezcla de Marketing – Estudio de Caso usando Python
Módulo 7
Clasificación y Clustering
- Fundamentos de Clasificación y Clustering – Uso; Mención de Algoritmos
- Interpretación de los Resultados – Programas de Python con Salidas
- Segmentación de Clientes usando Clasificación y Clustering – Estudio de Caso
- Mejora de la Estrategia Empresarial – Ejemplo de Marketing por Email, Promociones
- Necesidad de Tecnologías Big Data en Clasificación y Clustering
Módulo 8
Análisis de Series Temporales
- Tendencias y Estacionalidad – Con Estudio de Caso en Python - Visualizaciones
- Diferentes Técnicas de Series Temporales – AR 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 Empresarial
- Diferentes Tipos de Recomendaciones Personalizadas – Colaborativas, Basadas en Contenido
- Diferentes Algoritmos para el Motor de Recomendaciones – Dirigidos por Usuario, Dirigidos por Elemento, Híbridos, Factorización Matricial (Solo mención y uso de los algoritmos sin detalles matemáticos)
- Métricas de Recomendación para Incrementar el Ingreso – Estudio de Caso Detallado
Módulo 10
Maximización de Ventas mediante Ciencia de Datos
- Fundamentos de la Técnica de Optimización y sus Usos
- Optimización de Inventario – Estudio de Caso
- Aumento del ROI mediante Ciencia de Datos
- Lean Analytics – Acelerador de Startups
Módulo 11
Ciencia de Datos en Precios y Promociones I
- Precios – La Ciencia del Crecimiento Rentable
- Técnicas de Pronóstico de Demanda - Modelar y estimar la estructura de las curvas de respuesta-precio a la demanda
- Decisión de Precios – Cómo Optimizar Decisiones de Precio – Estudio de Caso Usando Python
- Análisis de Promociones – Cálculo Basal y Modelo de Promoción Comercial
- Uso de Promociones para Mejorar la Estrategia - Especificación del Modelo de Ventas – Modelo Multiplicativo
Módulo 12
Ciencia de Datos en Precios y Promociones II
- Gestión de Ingresos - Cómo administrar recursos perecibles con múltiples segmentos de mercado
- Empaquetado de Productos – Productos Rápidos y Lentos en Movimiento – Estudio de Caso con Python
- Precios de Bienes y Servicios Perecibles - Precios de Aerolíneas y Hoteles – Mención de Modelos Estocásticos
- Métricas de Promoción – Tradicionales y Sociales
Requerimientos
No se necesitan requisitos específicos para asistir a este curso.
21 Horas
Testimonios (5)
Comprender mejor los datos masivos
Shaune Dennis - Vodacom
Curso - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
Traducción Automática
El entrenador fue flexible. Y de hecho, bastante alentador para que yo tomara el curso.
Grace Goh - DBS Bank Ltd
Curso - Python in Data Science
Traducción Automática
Presentación del tema conocimientos cronograma
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)
Traducción Automática
Es genial que el curso esté diseñado específicamente para las áreas clave que he resaltado en el cuestionario previo al curso. Esto realmente ayuda a abordar las preguntas que tengo sobre el tema y a alinearse con mis objetivos de aprendizaje.
Winnie Chan - Statistics Canada
Curso - Jupyter for Data Science Teams
Traducción Automática
Mostrando muchos métodos con guiones previamente preparados - materiales muy bien preparados y fáciles de rastrear
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Curso - Machine Learning – Data science
Traducción Automática
