La Ciencia de los Datos en Marketing

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 Master Class 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.

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¿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.

Bonus

Bono #1, #2 Y #3.

Acerca del Productor

Desarrollado por Javier Montenegro.