Разработка управленческих решений в маркетинге

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

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.