Разработка управленческих решений в маркетинге — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Fulyankin (обсуждение | вклад) |
Fulyankin (обсуждение | вклад) |
||
Строка 30: | Строка 30: | ||
== Материалы курса == | == Материалы курса == | ||
− | = | + | |
+ | * [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1pj3_i_Y4NrEXeones3O9kRg0MK2OETqcV2REaXadVPM/edit#gid=0 Текущие оценки] | ||
+ | * [(https://t.me/joinchat/B2EhSBCNsbeTKFYbUkMsBA Чатик в телеграм] | ||
+ | * [https://github.com/FUlyankin/HSE_Data_Culture/blob/master/docs/index_intro_2017.Rmd Материалы прошлого года] | ||
+ | * [https://fulyankin.github.io/HSE_Data_Culture/ Материалы этого года] | ||
== Преподаватели и контакты == | == Преподаватели и контакты == |
Версия 00:23, 28 сентября 2018
Содержание
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
Программа курса
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.
- Проверочная по python. Вы же прошли курсы на DataCamp?!
- Руками кластеризация.
- Компуктер кластеризация: сегментация.
- Самостоялка по кластеризации. Руками классификация.
- Комплюктер классификация: привлечение клиентов.
- Самостоялка по классификации. Руками регрессия.
- Компляхтер регрессия: продажи.
- Самостоялка по регрессии. Метрики классификации.
- Решаем кекс целый семинар!
- Рекомендательные системы.
- Говорим об итоговых проектах.
Материалы курса
- Текущие оценки
- [(https://t.me/joinchat/B2EhSBCNsbeTKFYbUkMsBA Чатик в телеграм]
- Материалы прошлого года
- Материалы этого года