La Ciencia de los Datos en Marketing
QUÉ APRENDERÁS ?
Aprenderás habilidades para analizar tus campañas de Marketing y modelos predictivos para saber cuál es el tipo de usuario o consumidor que adquirirá tus productos o servicios.
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Descripción del Curso o Programa
Todas, tienen algo en común: ESTUDIAN Y CONOCEN A LA PERFECCIÓN A SUS CONSUMIDORES.
Aprende cómo hacerlo con el MasterClass LA CIENCIA DE LOS DATOS EN MARKETING, y domina los secretos de empresas como Google, Amazon o Facebook.
No te quedes sin saber interpretar los datos de tus campañas o los patrones de consumo de tus clientes y genera resultados sorprendentes.
¿QUÉ VAS A LOGRAR?
- Aprenderás conocimientos y habilidades que necesitas para poder analizar tus campañas de Marketing.
- Desarrollarás modelos predictivos para saber cuál es el tipo de usuario o consumidor que tiene altas probabilidades de adquirir tu producto o servicio.
- Conectarás con mayor profundidad con las necesidades de tu cliente ideal en tus campañas de Marketing.
- Interpretarás lo que el mercado está demandando de tu producto o servicio.
- Crearás mejores campañas de marketing o incrementarás la eficiencia de tus campañas actuales.
- Comprenderás exactamente cuáles son los factores determinantes que hacen que una persona compre tu producto o servicio.
- Accederás al certificado avalado por Hotmart y Seminarios Online.
¿CÓMO LO VAS A LOGRAR?
- Parte 1 Data Science aplicado al Marketing.
- Parte 2 ¿Qué aprenderás en este curso?
- Parte 3 ¿Quién soy?
- Parte 4 Tomar en cuenta antes de iniciar el curso.
- Parte 5 Tendencias del Marketing.
- Parte 6 Tipos de análisis en data.
- Parte 7 Tipos de algoritmos de aprendizaje.
- Parte 8 Flujo de trabajo en Data Science.
- Parte 9 Instalación de Python.
- Parte 10 Librerías de Python.
- Parte 11 Ejercicios de práctica.
- Parte 12 Indicadores de desempeño en el Marketing.
- Parte 13 Introducción al análisis descriptivo.
- Parte 14 Conversión rate.
- Parte 15 Conversión rate por edad.
- Parte 16 Conversión rate por edad y estado marital.
- Parte 17 Modelo de regresión logística.
- Parte 18 Análisis de regresión logística en Python.
- Parte 19 Modelo de árboles de decisión.
- Parte 20 Análisis descriptivo.
- Parte 21 Transformación de variables.
- Parte 22 Modelo predictivo.
- Parte 23 Random forest.
- Parte 24 K-means.
- Parte 25 Retos de la data science.
BONUS
Bono #1, #2 Y #3.
ACERCA DEL PRODUCTOR
Desarrollado por JAVIER MONTENEGRO.
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Excelente