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Course Outline
모듈 1
Data Science 소개 및 Marketing 응용
- 분석 개요: 분석 유형 - 예측, 처방, 추론
- Marketing의 분석 실습
- Big Data 및 다양한 기술의 사용 - 소개
모듈 2
Marketing 디지털 세계에서
- Digital Marketing 소개
- 온라인 Advertising - 소개
- Search 엔진 최적화(SEO) – Google 사례 연구
- Social Media Marketing: 팁과 비밀 – Facebook 예시, 트위터
모듈 3
탐색적 Data Analysis & 통계 모델링
- 데이터 표현 및 시각화 – 히스토그램, 원형 차트, 막대 차트, 산포도를 활용한 Business 데이터 이해 – 빠른 추론 – Python 활용
- 기본 통계 모델링 – 추세, 계절성, 클러스터링, 분류(기본만, 다른 알고리즘 및 사용법, 세부 사항은 아님) – Python의 준비된 코드
- 시장 바구니 분석(MBA) – 연관 규칙, 지원, 신뢰도, 리프트를 사용한 사례 연구
모듈 4
Marketing 분석Ⅰ
- Marketing 프로세스 소개 - 사례 연구
- 데이터를 활용하여 개선 Marketing 전략
- 브랜드 자산, Snapple 및 브랜드 가치 측정 – 브랜드 포지셔닝
- Marketing에 대한 텍스트 마이닝 – 텍스트 마이닝의 기초 – Social Media에 대한 사례 연구 Marketing
모듈 5
Marketing 분석 II
- 계산을 통한 고객 생애 가치(CLV) – 비즈니스 의사 결정을 위한 CLV 사례 연구
- 실험을 통한 사례 및 효과 측정 - 사례 연구
- 예상 상승도 계산
- Data Science 온라인 Advertising – 클릭률 전환, 웹사이트 분석
모듈 6
회귀 기초
- 회귀가 밝혀낸 것과 기본 Statistics (수학에 대한 세부 사항은 많지 않음)
- 회귀 결과 해석 – Python을 사용한 사례 연구 포함
- 로그-로그 모델 이해 – Python을 사용한 사례 연구
- Marketing 혼합 모델 – Python을 사용한 사례 연구
모듈 7
분류 및 클러스터링
- 분류 및 클러스터링의 기본 – 사용법; 알고리즘에 대한 언급
- 결과 해석 – Python 출력이 있는 프로그램
- 분류 및 클러스터링을 사용한 고객 타겟팅 - 사례 연구
- Business 전략 개선 – Email Marketing 프로모션 예시
- 분류 및 클러스터링 기술의 필요성
모듈 8
시계열 분석
- 추세 및 계절성 – Python 기반 사례 연구 사용 - 시각화
- 다양한 시계열 기법 - AR 및 MA
- 시계열 모델 – ARMA, ARIMA, ARIMAX(Python의 사용법 및 예) – 사례 연구
- Marketing 캠페인에 대한 시계열 예측
모듈 9
추천 엔진
- 개인화와 Business 전략
- 다양한 유형의 맞춤형 추천 – 협업, 콘텐츠 기반
- 추천 엔진을 위한 다양한 알고리즘 – 사용자 중심, 항목 중심, 하이브리드, Matrix 인수분해(Mathematica자세한 내용 없이 알고리즘에 대한 언급 및 사용만)
- 증분 수익에 대한 권장 지표 - 자세한 사례 연구
모듈 10
Data Science를 활용하여 매출 극대화
- 최적화 기법의 기초와 활용
- 재고 최적화 – 사례 연구
- Data Science를 사용하여 ROI 증가
- Lean 분석 – 스타트업 액셀러레이터
모듈 11
Data Science 가격 & 승격Ⅰ
- 가격 – 수익성 있는 성장의 과학
- 수요 Forecasting 기법 - 가격-반응 수요 곡선의 구조를 모델링하고 추정합니다.
- 가격 결정 – 가격 결정을 최적화하는 방법 – Python을 사용한 사례 연구
- 프로모션 분석 - 기준선 계산 및 무역 프로모션 모델
- 더 나은 전략을 위한 프로모션 사용 - 판매 모델 사양 - 승법 모델
모듈 12
Data Science 가격 및 프로모션 II
- 수익 Management - 여러 시장 부문에서 부패하기 쉬운 자원을 관리하는 방법
- 제품 번들링 – 빠르게 움직이는 제품과 느리게 움직이는 제품 – Python 사례 연구
- 부패하기 쉬운 상품 및 서비스 가격 - 항공 & 호텔 가격 – 확률론적 모델 언급
- 프로모션 지표 – 전통적 및 사회적
Requirements
이 과정에 참여하는 데 필요한 특정 요구 사항은 없습니다.
21 Hours
회원 평가 (4)
All the examples used and the lecturing style was on point even for a begginer i was able to understand and the training was so patient and always willing to go extra mile when in need of assistance.
Mathipa Chepape - Vodacom
Course - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Course - Data Science for Big Data Analytics
It is great to have the course custom made to the key areas that I have highlighted in the pre-course questionnaire. This really helps to address the questions that I have with the subject matter and to align with my learning goals.
Winnie Chan - Statistics Canada
Course - Jupyter for Data Science Teams
Trainer was accommodative. And actually quite encouraging for me to take up the course.
