Магистратура
2024/2025





Аналитика маркетинговых коммуникаций
Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс обязательный (Управление развитием бизнеса)
Направление:
38.04.02. Менеджмент
Кто читает:
Департамент менеджмента
Где читается:
Факультет экономики (Пермь)
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Прогр. обучения:
Управление развитием бизнеса
Язык:
русский
Кредиты:
6
Программа дисциплины
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
- 2024/2025 2nd module0.4 * Защита итогового проекта + 0.15 * Оценка за анализ датасета + 0.3 * Оценка за семинары + 0.15 * Оценка за составление датасета
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- 20004 - Наука о данных: Базовый курс - Б.Тирни; Д.Келлехер - Альпина Паблишер - 9785961433784 - 2020 - https://hse.alpinadigital.ru/book/20004 - Alpina
- Schneider, D. I. (2016). An Introduction to Programming Using Python, Global Edition: Vol. Global edition. Pearson.