Разработка управленческих решений в маркетинге — различия между версиями
(→Оценивание курса) |
Fulyankin (обсуждение | вклад) |
||
Строка 9: | Строка 9: | ||
== Программа курса == | == 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 == | == Материалы курса == | ||
=== Проверочные работы === | === Проверочные работы === | ||
== Преподаватели и контакты == | == Преподаватели и контакты == |
Версия 00:20, 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.
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.