Robot
Складчик
- #1
[МФТИ] Маркетинговый анализ данных [Илья Склонин, Владимир Захаров]
- Ссылка на картинку
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
Программа:
Модуль 1 - Python
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
Программа:
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
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый авторский контент.