Разработка управленческих решений в маркетинге — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
(→О курсе) |
(→Оценивание курса) |
||
| Строка 5: | Строка 5: | ||
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. | 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 == | + | == 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 == | == Программа курса == | ||
== Материалы курса == | == Материалы курса == | ||
Версия 11:05, 25 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
