• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2026/2027

Цифровые технологии для анализа маркетинговой коммуникационной стратегии

ID 1156142

Статус: Маго-лего
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык: русский
Кредиты: 6
Контактные часы: 50

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина формирует у студентов представление о роли данных в управлении коммуникационной стратегией. Ключевой особенностью курса является подход «AI-first», где студенты учатся решать аналитические задачи с помощью больших языковых моделей (LLM) для генерации кода на Python. Вместо традиционного программирования, акцент смещается на навыки промпт-инжиниринга: постановку четких технических заданий для AI, быструю автоматизацию сбора данных из открытых источников и их последующий анализ. Итогом курса станет разработка и запуск собственного цифрового продукта, автоматизирующего задачи мониторинга и анализа медиапространства.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Формирование у студентов компетенций по анализу маркетинговых коммуникаций с помощью методов генерации кода на Python через LLM
  • Развитие навыков создания прикладных цифровых продуктов для решения реальных маркетинговых задач
  • Обучение принятию стратегических решений на основе данных, полученных с помощью автоматизированных аналитических систем
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Формулирует технические задания для больших языковых моделей (LLM) в формате промптов для генерации работающего кода на Python
  • Использует LLM для автоматизации задач с применением ключевых библиотек Python: Pandas для обработки данных, BeautifulSoup для парсинга сайтов и Aiogram для создания ботов
  • Автоматизирует сбор текстовых данных из открытых источников, включая новостные сайты (веб-скрапинг) и программные интерфейсы (API)
  • Проводит базовый анализ маркетинговых коммуникаций с помощью сгенерированного кода: определяет тональность упоминаний (Sentiment Analysis) и визуализирует динамику публикаций
  • Принимает оперативные маркетинговые решения на основе данных, полученных с помощью созданной автоматизированной системы мониторинга
  • Проектирует и реализует прикладные цифровые продукты, решая полный цикл задачи: от сбора данных до создания интерактивного интерфейса в виде бота
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Основы сбора и анализа данных с помощью AI
  • Прикладной анализ и создание цифрового продукта
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Оценка за семинары
  • неблокирующий Оценка за составление датасета
  • неблокирующий Оценка за анализ датасета
  • неблокирующий Итоговый проект
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2026/2027 2nd module
    0.15 * Оценка за анализ датасета + 0.4 * Итоговый проект + 0.3 * Оценка за семинары + 0.15 * Оценка за составление датасета
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • 21622 - Эволюционные нейросети на языке Python - Я.Омельяненко - ДМК Пресс - 9785970608548 - 2020 - https://hse.alpinadigital.ru/document/21622 - Alpina
  • Интегрированные маркетинговые коммуникации, Кафтанджиев, Х., 2021

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение. - 978-5-4461-0914-2 - Плас Дж. Вандер - 2021 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/products/376830 - 376830 - iBOOKS

Авторы

  • Зарипова Юлия Олеговна