О курсе
Междисциплинарный курс, в ходе которого студенты и слушатели научатся строить прогнозные модели и делать анализ данных без написания кода
01
Рассмотрение современных подходов, инструментов и методов интеллектуального анализа данных, применяемых в анализе клиентских данных
02
Обучение построено на изучении не только соответствующих математических моделей и алгоритмов, но и на рассмотрении примеров их реального применения в этой области. Это позволит студентам изучить весь жизненный цикл аналитической модели, начиная с этапа формирования требований,подготовки данных и заканчивая этапом внедрения/эксплуатации
03
В рамках факультатива студенты научаться обогащать информацию о клиентах с помощью текстовой аналитики на основе машинного обучения, проводить контекстно-семантический анализ и строить Lifestyle - сегментация на основе обогащенных данных из внешних источников
Вы научитесь
1. Оформлять и представлять свои результаты в виде бизнес-презентации
2. 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
3. Знать актуальные задачи бизнеса, для решения которых подходят методы текстовой аналитики (в т.ч. в сочетании с методами машинного обучения)
4. Уметь превращать бизнес-задачу в техническую, решаемую конкретным набором подходов и методов для анализа текста
Программа обучения
Тема 1. Введение в клиентскую аналитику
Тема 2. Клиентская аналитика в Онлайн
Тема 3. Прогностическая аналитика и взаимоотношения с клиентами
Тема 4. Текстовая аналитика. Бизнес-задачи текстовой аналитики
Тема 5. Текстовая аналитика. Разработка бизнес-процесса
Тема 6. Текстовая аналитика. Инструменты и методы текстовой аналитики
Тема 7. Текстовая аналитика. Программные продукты: свободное ПО, библиотеки Python, аналитические платформы
Тема 8. Анализ данных по клиентам в игровой индустрии
Тема 9. Оценка качества игры (метрики на основании фактических и прогнозных данных). Улучшение и оптимизация игры - A/B тесты
Тема 10. Анализ данных в рисках. Роль оценки рисков в управлении рисками в банковской сфере
Тема 11. Оптимизация маркетинговых кампаний для повышения отклика и увеличения прибыли
Тема 12. Техника создания эффективной презентации
Тема 13. Data driven-культура и A/B-тесты
Преподаватели
Воробьева Мария Сергеевна
Базовая кафедра компании SAS: Преподаватель
Титова Наталия Николаевна
Базовая кафедра компании SAS: Старший преподаватель
Формат обучения
Лекции
Трансляции
Семинары
Вебинары
Консультации
Онлайн
Контрольная работа
Экзамен в формате теста с вариантами ответов
Две домашние работы по каждому блоку (Клиентская аналитика и Текстовая аналитика). При необходимости, будет проводится дополнительные консультации онлайн
Стоимость и условия
Бесплатно
Только лекции