Разработка управленческих решений в маркетинге — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 30: Строка 30:
  
 
== Материалы курса ==
 
== Материалы курса ==
=== Проверочные работы ===
+
 
 +
*  [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

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

Преподаватели и контакты