Джокер
Администратор
- Регистрация
- 1 Янв 2015
- Сообщения
- 147.475
- Реакции
- 78.381
Маркетинговый анализ данных [2022]
МФТИ (ФПМИ МФТИ Физтех-школа прикладной математики и информатики)
Илья Склонин, Владимир Захаров
Вы научитесь собирать и анализировать большие данные, чтобы на их основе делать маркетинговые исследования и визуализировать результаты.
Аналитик маркетолог отвечает на различные вопросы маркетинга, используя data-driven подход.
Data-driven — это стратегия принятия решений, основанная на данных.
В первую очередь, данные собирают, затем интерпретируют, а после планируются действий по результатам исследований.
После прохождения курса вы сможете самостоятельно на продвинутом уровне получать, анализировать и применять данные для рекламных кампаний.
Чему вы научитесь:
1. Сбор данных из разных источников с помощью Python
2. Первичная подготовка и проверка качества данных
3. Формулировка и проверка гипотез
4. Работа со статистическими показателями и проведение статистического анализа данных.
5. Визуализация результатов анализа
6. Упаковка результатов в соответствии с принципами дата-сторителлинга
Спойлер: Содержание
Модуль 1 - Python
СКАЧАТЬ
МФТИ (ФПМИ МФТИ Физтех-школа прикладной математики и информатики)
Илья Склонин, Владимир Захаров
Вы научитесь собирать и анализировать большие данные, чтобы на их основе делать маркетинговые исследования и визуализировать результаты.
Аналитик маркетолог отвечает на различные вопросы маркетинга, используя data-driven подход.
Data-driven — это стратегия принятия решений, основанная на данных.
В первую очередь, данные собирают, затем интерпретируют, а после планируются действий по результатам исследований.
После прохождения курса вы сможете самостоятельно на продвинутом уровне получать, анализировать и применять данные для рекламных кампаний.
Чему вы научитесь:
1. Сбор данных из разных источников с помощью Python
2. Первичная подготовка и проверка качества данных
3. Формулировка и проверка гипотез
4. Работа со статистическими показателями и проведение статистического анализа данных.
5. Визуализация результатов анализа
6. Упаковка результатов в соответствии с принципами дата-сторителлинга
Спойлер: Содержание
Модуль 1 - Python
- basisc
- функции
- классы
- numpy, pandas, matplotlib
- Exploratory Data Analizise
- Случайные величины и векторы.
- Виды распределений.
- Оценка распределения по выборке.
- Важные характеристики распределений.
- Важные статистики.
- Центральная предельная теорема, доверительный интервал на основе правила 2-3х сигм.
- Статистический вывод
- Статистические критерии
- Обзорный интенсив по всем доступным средствам визуализации и возможностям их использования
СКАЧАТЬ
Для возможности скачивать складчины и сливы курсов нужно зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Нейротренажёр. Тренируем мозг и зрение за 21 день [НатальяТалызина]
- Нейротворцы PRO (август 2026) [Владимир Толгский]
- [ДМК] Архитектура RISC-V в DSP-процессорах [Чжан Чживэй]
- [Питер] Создание приложений с ИИ-агентами. Проектирование и внедрение мультиагентных систем [Майкл Альбада]
- 100 техник для спокойной жизни [Кирилл Яковлев]
- Почему мозг постоянно устает [Райан Фокс]
- Загружай аудиокниги и зарабатывай на этом от 80 000 рублей в месяц
- Программа для проведения юбилея 2026 "Ничего Лишнего " [Дмитрий Питерский]
- Платформа для онлайн-школ [School Master] [Продление 26-27]
- ВышМат курс для абитуриентов [тариф ПрофиВышмата] [Профиматика] [Максим Горбачев]