Search
Cancel
Sign In

Машинное обучение в маркетинге

Go to class
Write Review

Free Online Course: Машинное обучение в маркетинге provided by Coursera is a comprehensive online course, which lasts for 7 weeks long, 19 hours worth of material. The course is taught in Russian and is free of charge. Upon completion of the course, you can receive an e-certificate from Coursera. Машинное обучение в маркетинге is taught by Малков Артемий Сергеевич, Elen Tevanyan and Роман Беднарский.

Moscow Institute of Physics and Technology via Coursera
7 weeks long, 19 hours worth of material
Finished
Overview

  • Курс «Машинное обучение в маркетинге» формирует системное понимание маркетинговых процессов, демонстрирует сферы применения машинного обучения в маркетинге и наполнен практическими задачами решения маркетинговых задач на Python.

    Формируемые в рамках курса опыт полезен как практикующим маркетологам и продакт-менеджерам, которые начали осваивать Machine Learning, так и «дата саентистам», которые хотят разобраться в маркетинговой специфике и лучше понимать процессы и задачи маркетинга

Syllabus

    • Маркетинг глазами инженера
      • Многие видят маркетинг как набор затратных и хаотичных активностей с сомнительной эффективностью по навязыванию населению ненужных товаров. Но для мастеров – маркетинг это система с математически точными законами и чёткими механизмами привлечения и удержания клиентов.
        Воронки, конверсии, реклама, продающие сообщения и продуктовые преимущества - будут рассмотрены в данном модуле глазами инженера, и описаны всего в четырех схемах, охватывающих основные процессы и принципы маркетинга
    • Machine learning задачи маркетинга
      • Данный модуль продемонстрирует типовые задачи, в которых машинное обучение активно применяется в маркетинге; опишет процесс сведения маркетинговой бизнес-постановке к ML задаче; проиллюстрирует как векторизовать данные и что делать с латентными переменными и каких сложностей при этом ожидать
    • Задачи регрессии и классификации
      • Маркетологи и product marketing managers крайне редко работают напрямую с кодом. И редкий маркетолог умеет грамотно формулировать маркетинговые задачи специалистам по обучению алгоритмов.
        Слушатели данного модуля научатся ставить маркетинговые задачи в терминах машинного обучения
    • Основные алгоритмы для решения задач регрессии и классификации
      • В рамках этого модуля будут разобраны наиболее популярные алгоритмы из «семейства» обучения с учителем – с помощью которых решается большая часть маркетинговых задач
    • Задача кластеризации
      • Не всегда удается решить бизнес-задачу с помощью задач регрессии и классификации. На помощь приходят алгоритмы для задач обучения без учителя. Данный модуль направлен на формирование понимания способов и целей применения кластеризации в маркетинговых задачах
    • Рекомендательные системы
      • Рекомендательные системы – один из наиболее популярных разделов обучения без учителя. Они встречаются практически в каждом онлайн-сервисе, где важно учитывать предпочтения пользователей. В рамках данного модуля слушатели разберут базовые подходы к построению рекомендательных систем
    • Введение в АБ-тесты
      • Сами по себе, модели машинного обучения не позволяют понять влияет ли их применение на улучшение пользовательского опыта или увеличения прибыли от внедренных изменений. Для этого проводятся АБ-тесты. В данном модуле слушатели научатся понимать какие виды экспериментов существуют и как находить эффект от внедренного изменения
    • Как внедрять ML в систему маркетинга компании
      • Эффект от внедрения машинного обучения в систему маркетинга компании появляется тогда, когда созданный алгоритм оптимизирует или трансформирует определенный устоявшийся маркетинговый процесс. Для этого важно найти правильное место приложения ML.
        В данном модуле слушатели узнают как правильно оценить сроки и рассчитать бюджеты проекта, каким образом организовать сбор данных и проверку гипотез, как уложиться в дедлайны и защитить результаты (даже если часть гипотез не подтвердилась), а главное – как сохранить здоровый климат между разработчиками и маркетологами

← Prev Next →
0, based on 0 Course votes at GetYourEducation

Start your review of Машинное обучение в маркетинге

Add review ->
Related courses by Level

Закон стартапа: юридические основы технологического бизнеса

Intermediate
Provider: Coursera
Language: Russian

Русский как иностранный: B1+. Часть 2. Russian as a foreign language. B1+. Part 2.

Intermediate
Provider: Coursera
Language: Russian

«Умные города» в Новой Зеландии

Intermediate
Provider: edX
Language: Russian

Devops на практике: от кода до прода

Intermediate
Provider: Coursera
Language: Russian

Docker. Основы

Intermediate
Provider: Coursera
Language: Russian

Fundamentals of digital management

Intermediate
Provider: Coursera
Language: Russian
Browse by subject
Browse by provider
Browse by university
Browse by institution
College Rankings