Разработка управленческих решений в маркетинге

О курсе

Курс предназначен для студентов второго года обучения на программе "Маркетинг и рыночная аналитика", и является продолжением курса "Введение в Data Science". Изучаем различные маркетинговые задачи и способы их решения с помощью методов машинного обучения: сегментация клиентов, привлечение клиентов, продажи, удержание клиентов, рекомендательные системы. Курс построен по принципу смешанного обучения: в онлайн-формате студенты тренируют навыки работы на Python, на лекциях обсуждают маркетинговую составляющую, на семинарах самостоятельно решают задачи.

Оценивание курса

0.1*DataCamp + 0.1*Контрольная по Python + 0.1*Самостоятельные работы + 0.2*Кейс + 0.3*Итоговый проект + 0.2*Экзамен

Большой план семинаров

• Самостоятельные проводятся примерно раз в две пары, в самом начале на 10 минут. На них мы решаем ручные задачи.
• Кейс проводится на 9 семинаре. За семинар в команде надо успеть накидать решение. Баллы ставятся на группу. Внутри группы вы делите баллы как хотите.
• Темы итогового проекта и материалы для него будут выданы немного позже. На последнем семинаре надо будет сверх-кратко презентовать его итоги.

1. Проверочная по python. Вы же прошли курсы на DataCamp?!
2. Делаем кластеризацию вручную на доске.
3. Решаем задачи на кластеризацию на компьютере. Изучаем сегментацию.
4. Cамостоятельная по кластеризации. Решаем задачи на классификацию вручную на доске.
5. Решаем задачи на классификацию на компьютере. Изучаем привлечение клиентов.
6. Самостоятельная по классификации. Решаем задачи на регрессию вручную на доске.
7. Решаем задачи на регрессию на компьютере. Изучаем продажи.
8. Самостоятельная по регрессии. Изучаем метрики классификации.
9. Решаем кейс целый семинар!
10. Разбираемся с рекомендательными системами.
11. Говорим об итоговых проектах.

Материалы курса

• Текущие оценки
• Чат в телеграм
• Материалы прошлого года
• Материалы этого года