Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная специализация по машинному обучению для маркетинга от Google и Университета О. П. Джиндала.

Изучите методы машинного обучения в маркетинге. Специализация из 5 курсов Jindal Global Business School (JGBS) предназначена для специалистов по маркетингу и всех, кто заинтересован в получении глубоких знаний о том, как определять эффективные маркетинговые стратегии с помощью машинного обучения и науки о принятии решений.

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

  • Гугл Аналитика
  • Язык программирования Python
  • Анаконда навигатор
  • Анализ настроений
  • Методы интеллектуального анализа текста

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Аналитик маркетинговых данных
  • Эксперт по машинному обучению в маркетинге
  • Менеджер цифровой кампании
  • Эксперт по анализу цифрового маркетинга
  • SEO-менеджер
  • Аналитик по работе с клиентами
  • Разработчик маркетингового контента на основе данных
  • Эксперт по анализу настроений в маркетинге
  • Анализируйте эффективность кампании
  • Разрабатывает планы цифрового маркетинга

Стажировка — серия из 5 курсов

Понимать структуру и методы, используемые в машинном обучении, текстовом поиске и науке о принятии решений в маркетинге. Откройте для себя увлекательный мир машинного обучения и его революционного применения в маркетинге.

Улучшение процесса принятия решений в маркетинге

Объясните, как аналитические подходы и наука о принятии решений в маркетинге могут улучшить качество принятия решений в маркетинге.

Основа анализа цифрового маркетинга

Основа анализа цифрового маркетинга для понимания пути, направления и активности клиентов на вашем бизнес-сайте.

Практический учебный проект

Вы примете участие в практических занятиях и создадите план цифрового маркетинга и рекламную кампанию в Google Ads, используя показатели KPI для оценки эффективности кампаний.

Задачи во время стажировки

  • Используйте Google Analytics для получения важных данных об эффективности маркетинга
  • Улучшайте сайт бренда для поисковой системы Google и используйте новейшие технологии в цифровом маркетинге
  • Используйте методы текстового поиска для анализа настроений и анализа отзывов клиентов в маркетинге.
  • Используйте язык программирования Python для анализа данных и прогнозирования маркетинговых тенденций.

Details of the courses that make up the specialization

Контролируемое машинное обучение и его применение в маркетинге

Курс 1 • 21 час

Детали курса
  • Что вы узнаете:
    • Использовать Python как эффективный инструмент в контролируемых методах обучения.
    • Разрабатывайте и внедряйте модели машинного обучения с учителем для целей классификации и регрессии.
    • Интерпретируйте и анализируйте различные применения контролируемого машинного обучения в маркетинге.
    • Описать развертывание моделей машинного обучения и связанные с этим проблемы.
  • Навыки, которые вы приобретете:
    • Категория: Google Аналитика
    • Категория: показатели эффективности
    • Категория: Рекламные кампании в Google Ads
    • Категория: План цифрового маркетинга
    • Категория: методы цифрового маркетинга

Машинное обучение без учителя и его применение в маркетинге

Курс 2 • 21 час

Детали курса
  • Что вы узнаете:
    • Используйте Python как эффективный инструмент для реализации различных алгоритмов.
    • Опишите машинное обучение без учителя и перечислите его различные алгоритмы.
    • Перечислите различные приложения и перспективные области инноваций посредством обучения без учителя.
  • Навыки, которые вы приобретете:
    • Категория: Значение анализа текста в маркетинге
    • Категория: Анализ отзывов клиентов
    • Категория: Анализ настроений
    • Категория: Методы интеллектуального анализа текста
    • Категория: Кибуц

Введение в науку о принятии маркетинговых решений

Курс 3 • 22 часа

Детали курса
  • Что вы узнаете:
    • Продемонстрировать четкое понимание процесса принятия решений посредством анализа данных.
    • Визуализируйте и посмотрите, как методы анализа данных применяются к реальным маркетинговым задачам.
    • Объясните, как маркетинговый анализ и подход науки о принятии решений могут улучшить качество принятия маркетинговых решений.
  • Навыки, которые вы приобретете:
    • Категория: Теория принятия решений
    • Категория: принятие решений
    • Категория: Маркетинговый анализ
    • Категория: Методы анализа данных

Анализ текста для маркетинга

Курс 4 • 20 часов

Детали курса
  • Что вы узнаете:
    • Поймите, что такое интеллектуальный анализ текста, чего он достигает и какое возможное применение он имеет в сфере маркетинга.
    • Изучить, как теоретические проблемы преобразуются в практические приложения в области анализа текста в маркетинге.
    • Определить мощные аналитические методы, которые можно применять к текстам и другим типам данных.
    • Объясните, что такое правильный и неправильный процесс анализа текстов с целью принятия решений в маркетинге.
  • Навыки, которые вы приобретете:
    • Категория: Обнаружение аномалий
    • Категория: Уменьшение размеров
    • Категория: машинное обучение без учителя
    • Категория: Кибуц K-Means
    • Категория: ассоциативное обучение

Аналитика цифрового маркетинга

Курс 5 • 16 часов

Детали курса
  • Что вы узнаете:
    • Опишите путь, намерения и деятельность потребителя на своем бизнес-сайте или целевых страницах.
    • Обсудите различные платформы цифрового маркетинга, их суть, бизнес-элементы, необходимые для создания стратегии цифрового маркетинга, а также различные показатели эффективности (KPI).
    • Объясните Google Analytics, его важность и понимание данных, которыми могут воспользоваться предприятия, а также чем GA4 отличается от универсального Google Analytics.
    • Проанализируйте, как понять и отточить имидж бренда и маркетинговые цели на основе различных показателей эффективности.
  • Навыки, которые вы приобретете:
    • Категория: показатели эффективности
    • Категория: Регрессия
    • Категория: Контролируемое машинное обучение
    • Категория: Классификация
    • Категория: Визуализация