О курсе
Обучение построено на изучении не только соответствующих математических моделей и алгоритмов, но и на рассмотрении примеров их реального применения в этой области. Это позволяет студентам изучить весь жизненный цикл аналитической модели, начиная с этапа формирования требований, подготовки данных и заканчивая этапом внедрения/эксплуатации
Цели курса
01
Получить представления об особенностях задач в игровой индустрии
02
Изучить современные подходы, инструменты и методы интеллектуального анализа данных, применяемые в игровой индустрии
Вы научитесь
1. Использовать программные средства загрузки, обработки, визуализации и интерактивного исследования данных, а также строить и применять на практике описательные и прогнозные модели интеллектуального анализа данных и машинного обучения
2. Использовать семейство программных технологий SAS для обработки и анализа данных, включая программные продукты SAS для загрузки и предобработки данных, интерактивного исследования данных, построения и применения прогнозных и описательных моделей
3. Понимать ключевые показатели эффективности и основные метрики операционной и финансовой деятельности игровых компаний
4. Формулировать, решать и оценивать результат решения задач анализа данных в бизнесе, возникающих в области клиентской аналитики, в розничных сетях продаж товаров и при анализе и оценке рисков и в других отраслях экономики
Программа обучения
Тема 1. Введение. Представление лекторов. Что за курс? Для кого? Что такое игра? Какие бывают механики/жанры игр?
Тема 2. Как привлекают игроков? Unit экономика
Тема 3. Способы монетизации. Откуда деньги?
Тема 4. Аналитика на начальных этапах создания игры
Тема 5. Аналитические инструменты геймдизайнеров
Тема 6. Инфраструктура для разработки игр (трэккинг данных, mmp и так далее)
Тема 7. Как оценивают качество игры? Метрики на основании фактических данных
Тема 8. Как оценивают качество игры? Метрики на основании прогнозных данных
Тема 9. Как улучшить игру (LiveOps, турниры и все тому подобное)
Тема 10. Изменение игры (улучшение или оптимизация). A/B тесты
Тема 11. Digital marketing через гейминг и киберспорт: как монетизировать миллионные охваты и взаимодействовать с вовлеченной и платежеспособной аудиторией
Преподаватели
Преподаватель: Факультет компьютерных наук / Базовая кафедра компании SAS
Старший преподаватель: Факультет компьютерных наук / Базовая кафедра компании SAS
Формат обучения
Лекции
Онлайн
Семинары
Онлайн
Стоимость и условия
8 тыс. ₽
Полный доступ к материалам курса + сертификат
Бесплатно
Только лекции