Ciencia de Datos Aplicada al Marketing
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Ciencia de Datos Aplicada al Marketing at Coursera Overview
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Credential | Certificate |
Ciencia de Datos Aplicada al Marketing at Coursera Highlights
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Ciencia de Datos Aplicada al Marketing at Coursera Course details
- Históricamente, las matemáticas nacieron por primera vez, debido a la necesidad de entender nuestro entorno y tomar decisiones. En particular, la ciencia de datos (data science), se enfoca en el procesamiento de datos: analizar, explorar e interpretar conjuntos de datos, y con base en ello, tener un panorama completo del presente
- Al escuchar sobre la ciencia de los datos, se podrÃa pensar que es un tema únicamente relacionado con los cientÃficos de datos y el big data, dirigido a personas que hablan lenguajes de programación como python o que concierne solo a empresas de base tecnológica e inteligencia artificial como IBM o Amazon. Sin embargo, cada vez más, es necesario hacer uso de la inteligencia de negocios y por medio de la minerÃa de datos obtener resultados para una mejor toma de decisiones sin importar el giro de la empresa
- Considerando que la mercadotecnia tiene entre sus objetivos la identificación de necesidades y preferencias de los consumidores para satisfacer sus necesidades, aprender a realizar encuestas que reúnan datos y conocer las herramientas de análisis de datos idóneas para grandes cantidades de datos, se convierte imprescindible para el crecimiento de toda empresa o negocio
- Sin necesidad de ser un experto en data science o programador, actualmente existen una serie de técnicas estadÃsticas que pueden ser utilizadas por un marketer, como excel y spss, y estas le permitirán realizar data mining o extracción de datos, para identificar las variables importantes de un producto, clasificar a los consumidores, organizar sus gustos y en general, tomar decisiones precisas con una base matemática a problemas complejos
- Este curso se encuentra enfocado en su totalidad al estudio de mercado, desde los ejemplos hasta las técnicas de análisis estadÃstico seleccionadas, tanto para pequeños como grandes volúmenes. Utilizando softwares estadÃsticos para realizar el proceso matemático en las bases de datos y la visualización de datos, permitiendo un enfoque interpretativo de los resultados para la toma de decisiones
- Utiliza el business intelligence a tu favor y adquiere las herramientas necesarias para llevar el marketing de tu empresa o negocio al siguiente nivel y realizar una toma de decisiones acertada
Ciencia de Datos Aplicada al Marketing at Coursera Curriculum
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Módulo 1: Análisis de regresión
Bienvenida
Análisis de regresión y coeficiente de correlación
La ecuación y el diagrama de regresión
Análisis de regresión múltiple
Análisis de regresión en el SPSS
Análisis de regresión en el SPSS - Parte 2
Análisis de regresión y coeficiente de correlación
La ecuación y el diagrama de regresión
Análisis de regresión múltiple
Análisis de regresión en el SPSS
Análisis de regresión en el SPSS - Parte 2
Actividad: Análisis de regresión y coeficiente de correlación
Actividad: La ecuación y el diagrama de regresión
Actividad: Análisis de regresión múltiple
Actividad: Análisis de regresión en el SPSS
Actividad: Análisis de regresión en el SPSS - Parte 2
Módulo 2: Análisis de conjunto
Análisis conjunto
Análisis conjunto - Parte 2
Análisis conjunto con apoyo de Excel
Análisis conjunto con apoyo del SPSS
Análisis conjunto con apoyo del SPSS - Parte 2
Representación gráfica en el análisis conjunto
Representación gráfica en el análisis conjunto - Parte 2
Corroborando los resultados del análisis conjunto
Análisis conjunto
Análisis conjunto - Parte 2
Análisis conjunto con apoyo de Excel
Análisis conjunto con apoyo del SPSS
Análisis conjunto con apoyo del SPSS - Parte 2
Representación gráfica en el análisis conjunto
Representación gráfica en el análisis conjunto - Parte 2
Corroborando los resultados del análisis conjunto
Actividad: Análisis conjunto
Actividad: Análisis conjunto - Parte 2
Actividad: Análisis conjunto con apoyo de Excel
Actividad: Análisis conjunto con apoyo del SPSS
Actividad: Análisis conjunto con apoyo del SPSS - Parte 2
Actividad: Representación gráfica en el análisis conjunto
Actividad: Representación gráfica en el análisis conjunto - Parte 2
Actividad: Corroborando los resultados del análisis conjunto
Módulo 3: Análisis multidimensional
Análisis multidimensional
Preparación de los datos para el análisis
Representación numérica de la tabla dinámica
Análisis multidimensional en el SPSS
Interpretación del mapa multidimensional
Análisis multidimensional
Preparación de los datos para el análisis
Representación numérica de la tabla dinámica
Análisis multidimensional en el SPSS
Interpretación del mapa multidimensional
Actividad: Análisis multidimensional
Actividad: Preparación de los datos para el análisis
Actividad: Representación numérica de la tabla dinámica
Actividad: Análisis multidimensional en el SPSS
Actividad: Interpretación del mapa multidimensional
Módulo 4: Análisis factorial
La encuesta en el análisis factorial
Preparación de los datos para el análisis
Análisis factorial en el SPSS
Gráfico de respuestas por perfil
Interpretación de los perfiles
La encuesta en el análisis factorial
Preparación de los datos para el análisis
Análisis factorial en el SPSS
Gráfico de respuestas por perfil
Interpretación de los perfiles
Actividad: La encuesta en el análisis factorial
Actividad: Preparación de los datos para el análisis
Actividad: Análisis factorial en el SPSS
Actividad: Gráfico de respuestas por perfil
Actividad: Interpretación de los perfiles
Módulo 5: Análisis discriminante
Base de datos en el análisis discriminante
Variables en el análisis discriminante
Análisis discriminante en el SPSS
Análisis de la hoja de respuesta
Clasificación de un elemento nuevo
Asignación de los elementos de la base de datos
Base de datos en el análisis discriminante
Variables en el análisis discriminante
Análisis discriminante en el SPSS
Análisis de la hoja de respuesta
Clasificación de un elemento nuevo
Asignación de los elementos de la base de datos
Actividad: Base de datos en el análisis discriminante
Actividad: Variables en el análisis discriminante
Actividad: Análisis discriminante en el SPSS
Actividad: Análisis de la hoja de respuesta
Actividad: Clasificación de un elemento nuevo
Actividad: Asignación de los elementos de la base de datos
Fin del Curso
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