Онлайн-курс – сертифицированная профессиональная специализация по Google-маркетингу

Изучите науку о данных для достижения успеха в маркетинге. Приобретите передовые навыки в области анализа маркетинговых данных, машинного обучения и стратегий принятия решений, чтобы повысить пожизненную ценность клиентов.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

начиная

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Современная аналитика данных в маркетинге
  • Регрессионные модели
  • машинное обучение
  • принятие решений
  • интерпретировать данные
  • прогнозировать тенденции
  • принимать маркетинговые решения, руководствуясь данными
  • Используйте визуализацию данных и статистические результаты.
  • Практикуйтесь в прогнозировании того, как маркетинговые действия влияют на поведение клиентов.

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Маркетинговый аналитик
  • Менеджер по маркетингу
  • Эксперт по науке о данных в области маркетинга
  • аналитик данных
  • Менеджер маркетинговых проектов
  • Консультант по маркетингу
  • Менеджер маркетинговых кампаний
  • Эксперт в прогнозировании маркетинговых тенденций
  • Менеджер по работе с клиентами
  • Менеджер по оптимизации маркетинговых решений

Экспертиза — серия курсов из 4 частей

Этот опыт предназначен для маркетологов, которые заинтересованы в использовании возможностей науки о данных. В ходе четырех комплексных курсов учащиеся узнают:

  • Современная аналитика данных в маркетинге
  • Регрессионные модели
  • машинное обучение
  • принятие решений

Программа охватывает статистические концепции, прогнозную аналитику и оптимизацию решений, а также дает глубокое понимание того, как использовать науку о данных в маркетинге. Участники узнают:

  • интерпретировать данные
  • прогнозировать тенденции
  • принимать маркетинговые решения, руководствуясь данными

Что приведет к улучшению взаимодействия с клиентами и прибыльности бизнеса.

Практический учебный проект

Студенты будут использовать визуализацию данных и статистические данные для интерпретации маркетинговых данных для реальных приложений. Учитель приведет несколько примеров, где учащиеся могут применить навыки, полученные на курсах. Учащиеся получат возможность попрактиковаться в прогнозировании того, как маркетинговые действия влияют на поведение клиентов.

Details of the courses that make up the specialization

Анализ данных о клиентах для маркетинга

Курс 1: понятия статистики и линейной регрессии

Продолжительность: 23 часа

Что вы изучите: основные понятия статистики и простая линейная регрессия для улучшения маркетинговых решений на основе данных.

Навыки, которые вы получите:

  • Моделирование структурными уравнениями (SEM)
  • Основные понятия статистики
  • Этический анализ данных
  • Визуализация корреляции данных
  • Анализ маркетинговых данных

Курс 2: Регрессионные модели для маркетинга

Продолжительность: 19 часов

Чему вы научитесь: применять регрессионный анализ для понимания и прогнозирования результатов маркетинга.

Навыки, которые вы получите:

  • Прогнозная аналитика для понимания потребителей
  • Регрессионный анализ в маркетинге
  • Визуализация данных
  • Передовые методы маркетингового анализа
  • Интерпретация результатов статистического программного обеспечения

Курс 3: Машинное обучение для маркетинга

Продолжительность: 21 час

Что вы узнаете: Применение машинного обучения для улучшения индивидуальных маркетинговых и стратегических решений.

Навыки, которые вы получите:

  • Анализ и кампании за независимость
  • Прогнозный анализ в маркетинге
  • машинное обучение
  • Индивидуальные маркетинговые стратегии
  • Передовые методы машинного обучения
  • Анализ поведения и предпочтений клиентов

Курс 4: Время, изменения и решения в маркетинге

Продолжительность: 22 часа

Чему вы научитесь: Прогнозировать поведение клиентов и тенденции рынка с помощью расширенной аналитики.

Навыки, которые вы получите:

  • Принятие маркетинговых решений — это термин данных
  • временной ряд
  • причинно-следственные модели