О курсе
С помощью данных сегодня можно улучшать эффективность маркетинговых решений и бизнеса в целом. Можно и нужно. Поэтому данные — важный актив.
Маркетолог с пониманием, как использовать данные, получает не только оптимизацию ROMI, но и может влиять на снижение операционных, логистических и даже HR затрат. У него всегда есть инструмент для того, чтобы:
— оценить реальность поставленных целей и KPIs;
— управлять инвестициями в коммуникации;
— прогнозировать спрос и поведение потребителей;
— предвидеть возможные риски и их решения.
После двух модулей студенты получат опыт коммуникации и взаимодействия со специалистами в Data Science, научатся постановке задач и принятию решений. Кроме этого, после курса у участников останутся методические материалы, список полезных ресурсов и записи вебинаров.
13 сентября
Курс длится 3 месяца. Занятия будут проходить по понедельникам и четвергам в 19:30.
12000 грн/мес
3 платежа по 12 000 грн или целиком 34 200 грн (со скидкой 5%)
20 студентов
Каждый студент получает фидбек от кураторов группы.
Программа курса
Методы DS для решения задач маркетинга на разных уровнях
Теория.
Обычные методы vs Методы Data Science
— Примеры решения задач маркетинга на базе практических кейсов.
Интеграция Data Science методов в управление: операционной деятельностью, продвижением товара и бренда, Purchase Funnel, потоком потребителей
— Descriptive, predictive, prescriptive analytics (scenario).
Подробный разбор применения методов моделирования и прогнозирования на базе реального кейса
— Как разработать модель, как интерпретировать результаты, как правильно оценить качество, accuracy и улучшить работу модели.
Углубление в разработку модели
— Работа с данным, Exploratory data analysis: как собрать, что делать, когда данных мало, что делать, когда данные не качественные.
— Выбор экономически обоснованных моделей.
— Проведение тестов, A/B testing.
Работа с другими методами DS для решения задач маркетинга — решаем реальную задачу
— Что делать если нет ретроспективы?
— Оценка результатов запуска Digital кампании.
Работа над комплексной задачей: методы, этапы решения, бизнес процесс
— Методология дробления «большой задачи» на подзадачи / этапы и постановки количественных целей для каждого этапа.
— Примеры алгоритмов решений подобных задач — общий подход.
Разрабатываем Data Science проект с нуля на базе реальных потребностей и задач отдела маркетинга и «живых» данных
— Работа с проектом.
Set UP проекта — определение ключевой цели проекта и обязательных параметров проекта
— Этапность.
— Ресурсы.
— Тайминги.
— Форматы.
— Создание технического задания будущего проекта.
Участники проектной команды Data Science проекта
— Как выбрать / собрать команду для реализации Data Science проекта.
Production — разработка проекта — этапы и задачи каждого этапа
— Сбор данных, алгоритмы построения моделей, обработка, анализ и интерпретация результатов: Feature selection, Metric and method selection.
— Варианты визуализации: Tableau, Power BI, Google Data Studio.
— Варианты реализации моделирования с помощью облачных сервисов (GBQ, MS Azure).
Launch — интеграция Data Science решения в процесс маркетингового и бизнес планирования
— Способы контроля успешности реализации и внедрения, ключевые KPIs.
— Подводные камни и трудности при работе с DS проектами.
Завершение документации проекта
Кому подходит курс
Маркетологам
Продуктовым и бренд менеджерам
Аналитикам отдела маркетинга, которые хотят углубить / развивать экспертизу
Специалистам, которые хотят научится оценивать:
— возврат инвестиций в каналы продвижения (маркетинг, трейд);
— факторы влияния на эффективность развития бизнеса;
— риски и возможности.
Опыт
2+ года в маркетинге или рекламе
Время
Вам нужно будет уделять домашним заданием 10 часов в неделю.
Как проходит обучение
Занятия
Занятия будут проходить 2 раза в неделю по понедельникам и четвергам в 19:30.
Много домашних заданий
У нас действует Practicult — культ практики. Поэтому вы будете делать очень много очень сложных домашек. Have fun & survive.
Курсовой проект
Во время курса вы сделаете большой курсовой проект для реального заказчика. Потому что принцип курса — все как в жизни.
Unlimited фидбэк
У нас нет базовых и премиум режимов. Только премиум, всегда. Получите от куратора все. И да, десятая итерация — это нормально.
Сертификат за дело
Выдаем только тем, кто своим потом, временем и силами его заслужил.
ГРАФИК
Прием заявок
до 6 сентября
Старт обучения
13 сентября
Занятия
по понедельникам и четвергам в 19:30
Вопросы и ответы
Сколько всего будет занятий?
Дважды в неделю, по понедельникам и четвергам в 19:30 проводим вебинары с кураторами в лайв-режиме (всего их будет 24).
Сколько времени нужно уделять курсу?
Для продуктивного обучения вам понадобится около 12-15 часов в неделю.
Как происходит коммуникация на курсе, и в каком формате куратор дает фидбек?
Вся коммуникация на курсе проходит на платформе Slack (рабочий чат группы, каналы для домашних заданий и полезных ссылок). Фидбек от куратора будет в виде комментариев на домашние задания и обсуждения на вебинарах.
Будут ли мне доступны видеозаписи лекций после завершения курса?
Да, у вас сохраняется доступ после завершения курса.
А сертификат будет?
Только при условии выполнения всех домашних заданий, а также успешной защиты курсового проекта.
А вебинары будут записываться?
Мы каждый раз делаем запись, однако лучше забронировать время, чтобы присоединиться к онлайн-встрече — обсудить вопросы с одногруппниками и проконсультироваться с кураторами.
Что, если мне не понравится?
До 3-го занятия мы сможем вернуть вам всю сумму за обучение, если вы передумаете.
