Descripción

Analizar campañas La mayoría de empresas líderes a nivel mundial pertenecen a la industria de la tecnología.

Todas, tienen algo en común: ESTUDIAN Y CONOCEN A LA PERFECCIÓN A SUS CONSUMIDORES.

Aprende cómo hacerlo con el MasterClass LA CIENCIA DE LOS DATOS EN MARKETING, y domina los secretos de empresas como Google, Amazon o Facebook.

No te quedes sin saber interpretar los datos de tus campañas o los patrones de consumo de tus clientes y genera resultados sorprendentes.

¿QUÉ VAS A LOGRAR?

Aprenderás conocimientos y habilidades que necesitas para poder analizar tus campañas de Marketing.

Desarrollarás modelos predictivos para saber cuál es el tipo de usuario o consumidor que tiene altas probabilidades de adquirir tu producto o servicio.

Conectarás con mayor profundidad con las necesidades de tu cliente ideal en tus campañas de Marketing.

Interpretarás lo que el mercado está demandando de tu producto o servicio.

Crearás mejores campañas de marketing o incrementarás la eficiencia de tus campañas actuales.

Comprenderás exactamente cuáles son los factores determinantes que hacen que una persona compre tu producto o servicio.

Accederás al certificado avalado por Hotmart y Seminarios Online.

¿CÓMO LO VAS A LOGRAR?

Parte 1 Data Science aplicado al Marketing.
Parte 2 ¿Qué aprenderás en este curso?
Parte 3 ¿Quién soy?
Parte 4 Tomar en cuenta antes de iniciar el curso.
Parte 5 Tendencias del Marketing.
Parte 6 Tipos de análisis en data.
Parte 7 Tipos de algoritmos de aprendizaje.
Parte 8 Flujo de trabajo en Data Science.
Parte 9 Instalación de Python.
Parte 10 Librerías de Python.
Parte 11 Ejercicios de práctica.
Parte 12 Indicadores de desempeño en el Marketing.
Parte 13 Introducción al análisis descriptivo.
Parte 14 Conversión rate.
Parte 15 Conversión rate por edad.
Parte 16 Conversión rate por edad y estado marital.
Parte 17 Modelo de regresión logística.
Parte 18 Análisis de regresión logística en Python.
Parte 19 Modelo de árboles de decisión.
Parte 20 Análisis descriptivo.
Parte 21 Transformación de variables.
Parte 22 Modelo predictivo.
Parte 23 Random forest.
Parte 24 K-means.
Parte 25 Retos de la data science.