Разработка управленческих решений в маркетинге — различия между версиями

Версия 00:21, 28 сентября 2018

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.

1. Проверочная по python. Вы же прошли курсы на DataCamp?!
2. Руками кластеризация.
3. Компуктер кластеризация: сегментация.
4. Самостоялка по кластеризации. Руками классификация.
5. Комплюктер классификация: привлечение клиентов.
6. Самостоялка по классификации. Руками регрессия.
7. Компляхтер регрессия: продажи.
8. Самостоялка по регрессии. Метрики классификации.
9. Решаем кекс целый семинар!
10. Рекомендательные системы.
11. Говорим об итоговых проектах.

Материалы курса

Проверочные работы

Преподаватели и контакты