Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Module 1
Inleiding tot Data Science en toepassingen in Marketing
- Overzicht van analyses: type analyse: voorspellend, prescriptief, inferentieel
- Analytics-praktijk in Marketing
- Gebruik van Big Data en verschillende technologieën - Inleiding
module2
Marketing in een digitale wereld
- Inleiding tot Digital Marketing
- Online Advertising - Introductie
- Search Motoroptimalisatie (SEO) – Google casestudy
- Social Media Marketing: Tips en geheimen – Voorbeeld van Facebook, Twitter
module3
Verkennend Data Analysis & Statistische modellering
- Gegevenspresentatie en -visualisatie – De Business gegevens begrijpen met behulp van histogram, cirkeldiagram, staafdiagram, spreidingsdiagram – Snelle gevolgtrekking – Gebruik van Python
- Basisstatistische modellering – Trend, seizoensinvloeden, clustering, classificaties (alleen basisprincipes, ander algoritme en gebruik, geen details) – Kant-en-klare code in Python
- Marktmandanalyse (MBA) - Casestudy met behulp van associatieregels, ondersteuning, vertrouwen, lift
module4
Marketing Analyse I
- Inleiding tot Marketing Proces – Casestudy
- Gegevens gebruiken om de strategie te verbeteren Marketing.
- Meten van merkactiva, snapple en merkwaarde – merkpositionering
- Textmining voor Marketing – Basisprincipes van tekstmining – Casestudy voor Social Media Marketing
module5
Marketing Analyse II
- Customer Lifetime Value (CLV) met berekening – Casestudy van CLV voor zakelijke beslissingen
- Case en effect meten door middel van experimenten – Case Study
- Geprojecteerde lift berekenen
- Data Science in Online Advertising – Klikfrequentieconversie, Websiteanalyse
module6
Basisprincipes van regressie
- Wat regressie onthult en basis Statistics (niet veel details over wiskunde)
- Regressieresultaten interpreteren – met casestudy met behulp van Python
- Log-Log-modellen begrijpen – met casestudy met behulp van Python
- Marketing Mixmodellen – Casestudy met behulp van Python
Module 7
Classificatie en clustering
- Basisprincipes van classificatie en clustering – Gebruik; Vermelding van algoritmen
- De resultaten interpreteren – Python Programma's met output
- Klanttargeting met behulp van classificatie en clustering – casestudy
- Business Strategieverbetering – Voorbeeld van Email Marketing, Promoties
- Behoefte aan Big Data technologieën voor classificatie en clustering
Module 8
Tijdreeksanalyse
- Trend en seizoensinvloeden – Gebruik van Python gedreven casestudy's - visualisaties
- Verschillende tijdreekstechnieken – AR en MA
- Tijdreeksmodellen – ARMA, ARIMA, ARIMAX (gebruik en voorbeelden met Python) – Case Study
- Tijdreeksvoorspelling voor campagne Marketing.
Module 9
Aanbevelingsmotor
- Personalisatie en Business Strategie
- Verschillende soorten gepersonaliseerde aanbevelingen – collaboratief, op inhoud gebaseerd
- Verschillende algoritmen voor de aanbevelingsengine – gebruikergestuurd, itemgestuurd, hybride, Matrix factorisatie (alleen vermelding en gebruik van de algoritmen zonder Mathematica details)
- Aanbevelingsstatistieken voor incrementele inkomsten – gedetailleerde casestudy
Module 10
Verkoop maximaliseren met Data Science
- Basisprincipes van optimalisatietechniek en het gebruik ervan
- Voorraadoptimalisatie – Casestudy
- ROI verhogen met Data Science
- Lean Analyse – Opstartversneller
Module 11
Data Science in Prijzen & Promotie I
- Prijzen – De wetenschap van winstgevende groei
- Vraag Forecasting Technieken - Modelleer en schat de structuur van prijs-respons-vraagcurven
- Prijsbeslissing – Hoe u de prijsbeslissing kunt optimaliseren – Casestudy met behulp van Python
- Promotieanalyse – Basislijnberekening en handelspromotiemodel
- Promotie gebruiken voor een betere strategie - Specificatie van verkoopmodellen - Multiplicatief model
Module 12
Data Science in Prijzen en promotie II
- Inkomsten Management - Hoe bederfelijke hulpbronnen beheren met meerdere marktsegmenten
- Productbundeling – Snel- en langzaam bewegende producten – Casestudy met Python
- Prijzen van bederfelijke Goods en diensten - luchtvaartmaatschappij & Hotelprijzen - Vermelding van stochastische modellen
- Promotiestatistieken – traditioneel en sociaal
Vereisten
Er zijn geen specifieke vereisten om aan deze cursus deel te nemen.
21 Uren
Testimonials (5)
Begrijpen van big data beter
Shaune Dennis - Vodacom
Cursus - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
Automatisch vertaald
Trainer was accommodatief. En eigenlijk erg moedigend voor mij om de cursus te volgen.
Grace Goh - DBS Bank Ltd
Cursus - Python in Data Science
Automatisch vertaald
Machine learning, Python, gegevensmanipulatie
Siphelo Mapolisa - University Of South Africa
Cursus - Data Science: Analysis and Presentation
Automatisch vertaald
Onderwerp presentatiekennis timing
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Cursus - Introduction to Data Science and AI (using Python)
Automatisch vertaald
Het is geweldig om de cursus te laten aanpassen aan de belangrijkste gebieden die ik in het vragenlijstje voorafgaand aan de cursus heb gemarkeerd. Dit helpt echt om de vragen die ik over het onderwerp heb te beantwoorden en om afgestemd te zijn op mijn leerdoelen.
Winnie Chan - Statistics Canada
Cursus - Jupyter for Data Science Teams
Automatisch vertaald
