Проектный семинар "Data science и обработка данных в маркетинге"

Магистратура 2022/2023

Статус: Курс обязательный (Маркетинг: цифровые технологии и маркетинговые коммуникации)

Направление: 38.04.02. Менеджмент

Кто читает: Департамент маркетинга

Где читается: Высшая школа бизнеса

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Иванова Инга Анатольевна

Прогр. обучения: Маркетинг: цифровые технологии и маркетинговые коммуникации

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 48

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

"Data Science и обработка данных в маркетинге" – практико-ориентированная дисциплина, которая дает представление о методах структурирования, очистки и обработки маркетинговых данных, с целью получения ключевой информации. Дисциплина объединяет методы обработки данных, статистические методы исследования, методы интеллектуального анализа данных, формирует навыки аналитического мышления и принятия взвешенных решений. В рамках курса рассматриваются основы интерактивной работы с Python в блокноте Jupiter Notebook, дается представление об основном синтаксисе языка программирования, рассматриваются базовые аналитические пакеты (например: pandas, numpy, matplotlib, seaborn и др.), а также некоторые дополнительные (например: pywhatkit, colorama, sklearn и др.). Уделяется особое внимание базовым и продвинутым способам визуализации полученных данных. Целевой аудиторией являются студенты магистерской программы «Маркетинг: цифровые технологии и маркетинговые коммуникации». В результате освоения данного курса студенты получат теоретические знания и практические навыки, которые позволят им успешно преобразовывать собранные данные в полезную информацию. Владение инструментарием Python аналитики станет хорошим фундаментом будущей карьеры.

Цель освоения дисциплины

Овладение основами программирования на языке Python в интерактивной среде Jupiter Notebook, освоение основных модулей и библиотек для анализа и обработки данных, выработка базовых навыков структурирования данных и визуализации результатов, получение новых компетенций в области анализа данных.

Планируемые результаты обучения

- Освоить базовый синтаксис языка программирования Python
- Освоить основные методы загрузки и очистки данных
- Научиться правильно применять основные методы обработки и анализа данных
- Овладеть основными алгоритмами машинного обучения и навыками применения специализированных пакетов для решения прикладных задач
- Быть способным правильно выбрать способ визуализации в зависимости от задачи
- Научиться использовать эконометрические методы анализа данных для обоснования решений и прогнозирования траектории дальнейшего развития
- Научиться правильно интерпретировать результаты машинного анализа данных

Содержание учебной дисциплины

Знакомство с Python
Методы описательной статистики
Визуализация данных с помощью Python
Моделирование и прогнозирование бизнес процессов

Элементы контроля

Практическая работа 1
Проверяются возможности студентов применять на практике изученные методы анализа данных, обосновывать их выбор и презентовать материал.
Практическая работа 2
Активность на семинарах
Учитываются ответы на семинарах
Контрольная работа
Опрос
Онлайн-курс "Статистика для анализа данных"

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 2 модуль
0.1 * Практическая работа 1 + 0.15 * Практическая работа 2 + 0.05 * Активность на семинарах + 0.3 * Контрольная работа + 0.1 * Онлайн-курс "Статистика для анализа данных" + 0.25 * Опрос

Программа дисциплины