Разработка управленческих решений в маркетинге
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 00:24, 28 сентября 2018; Fulyankin (обсуждение | вклад)
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.