La Ciencia de los Datos en Marketing

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.