Магистратура
2022/2023
Аналитика маркетинговых коммуникаций
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс обязательный (Smart-маркетинг: данные, аналитика, инсайты)
Направление:
38.04.02. Менеджмент
Кто читает:
Кафедра иностранных языков (Пермь)
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:
SMART-Маркетинг: данные, аналитика, инсайты
Язык:
русский
Кредиты:
7
Контактные часы:
58
Программа дисциплины
Аннотация
Дисциплина «Аналитика маркетинговых коммуникаций» формирует у студентов представление о роли данных в системе маркетинговых коммуникаций бизнеса, а также навыки анализа медиапространства для управления бренд-стратегией. В рамках курса, помимо знакомства с сервисами ORM, студенты изучают основы программирования на языке Python, учатся самостоятельно собирать датасеты из открытых источников, анализировать и интерпретировать полученные данные, строить гипотезы и интегрировать их в маркетинговую стратегию.
Цель освоения дисциплины
- Формирование у студентов комплексных компетенций по анализу маркетинговых коммуникаций (с фокусировкой на бренд-коммуникациях) с помощью языка Python и принятия маркетинговых решений на основе полученных данных.
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
Промежуточная аттестация
- 2022/2023 учебный год 2 модуль0.4 * Итоговый проект + 0.15 * Составление датасета + 0.15 * Анализ датасета + 0.3 * Работа на семинарах
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- 20004 - Б.Тирни; Д.Келлехер - Наука о данных: Базовый курс - 9785961433784 - Alpina - Альпина Паблишер - 2020 - https://hse.alpinadigital.ru/book/20004
Рекомендуемая дополнительная литература
- Schneider, D. I. (2016). An Introduction to Programming Using Python, Global Edition: Vol. Global edition. Pearson.