Аналитика маркетинговых коммуникаций

2023/2024

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Статус: Маго-лего

Кто читает: Кафедра иностранных языков (Пермь)

Когда читается: 1, 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Зарипова Юлия Олеговна, Клюев Никита Александрович

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 58

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина «Аналитика маркетинговых коммуникаций» формирует у студентов представление о роли данных в управлении бренд-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 data-продукта — Telegram-бота, который автоматизирует задачи мониторинга и анализа медиапространства.

Цель освоения дисциплины

Формирование у студентов компетенций по анализу маркетинговых коммуникаций с помощью методов генерации кода на Python через LLM
Развитие навыков создания прикладных data-продуктов (на примере Telegram-бота) для решения реальных маркетинговых задач
Обучение принятию стратегических решений на основе данных, полученных с помощью автоматизированных аналитических систем

Планируемые результаты обучения

Студент самостоятельно планирует маркетинговое исследование
Студент осваивает базовые навыки языка программирования Python и библиотек Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Beautifulsoup, Spacy, Dostoevsky
Студент самостоятельного использует программный интерфейс социальной сети VK (VK API)
Студент применяет навыки сбора данных из социальных сетей с использованием коммерческих парсеров и VK API
Студент готов проводить анализ тональности сообщений

Содержание учебной дисциплины

Данные в маркетинговых коммуникациях
Основы Python
Сбор и обработка данных из Интернета
Анализ и интерпретация данных

Элементы контроля

Оценка за семинары
Оценка за составление датасета
Оценка за анализ датасета
Защита итогового проекта

Промежуточная аттестация

2023/2024 учебный год 2 модуль
0.4 * Защита итогового проекта + 0.15 * Оценка за анализ датасета + 0.3 * Оценка за семинары + 0.15 * Оценка за составление датасета

Список литературы

Авторы

Степаненко Влада Андреевна
Зарипова Юлия Олеговна

Программа дисциплины