Этот курс позволяет вам окунуться в мир цифрового маркетинга, изучая разнообразные стратегии и инструменты для успешного продвижения товаров и услуг в интернете. Вы научитесь разрабатывать комплексные маркетинговые кампании с использованием SEO, контент-маркетинга, SMM и других инструментов.

Этот курс покрывает методы и инструменты анализа и исследований в области маркетинга, которые необходимы для сбора, анализа и интерпретации данных о рынке, конкурентах и клиентах. Студенты освоят современные подходы к исследованию рынка для создания эффективных маркетинговых стратегий

В современном машинном обучении и анализе данных активно используются различные методы из различных областей математики. Более того, типичны ситуации, в которых для решения практически важной задачи требуется знания и навыки из различных разделов математики. Данный курс посвящен тем разделам математики, которые наиболее часто встречаются при решении практических задач: математическому анализу, линейной алгебре, теории вероятностей и математической статистике. Помимо фундаментальных знаний в каждой из областей, показывается, как комбинирование знаний из вышеупомянутых разделов может быть использовано на практике.

Наш курс ориентирован на основы и инструменты автоматизации маркетинговых процессов. Вы научитесь применять технологии для повышения результативности маркетинговых кампаний, улучшения взаимоотношений с клиентами и оптимизации маркетинговых расходов

Курс посвящен изучению основных методов машинного обучения. Изучаемые темы можно разбить на три блока. Первый — работа с данными и предварительный анализ данных. Изучаются библиотеки языка Python для работы с табличными данными и для визуализации, обсуждаются методы предобработки данных, подготовки категориальных и текстовых данных. Второй блок — обучение с учителем. Изучаются линейные модели, решающие деревья, композиции моделей (случайный лес, градиентный бустинг и его имплементации), приложения в рекомендательных системах. Третий блок — обучение без учителя. Изучаются методы кластеризации, визуализации, понижения размерности. Все темы сопровождаются практикой на реальных данных. По итогам курса слушатель сможет сформулировать задачу машинного обучения, выбрать метрику качества, обучить модель, подобрать гиперпараметры, провести валидацию.

В курсе рассматриваются основные концепции программирования на Python: операции с данными, файлами, объектно-ориентированное программирование. Особое внимание уделено библиотекам для задача анализа данных, машинного обучения и визуализации данных: Numpy, Pandas, Matplotlib. В курсе рассматриваются примеры применения Python для анализа данных и для решения задач машинного обучения.

Этот курс предлагает глубокий взгляд на управление жизненным циклом продукта, начиная с идеи до вывода на рынок. Вы узнаете об особенностях продвижения и позиционирования продуктов, а также о методах работы с целевой аудиторией и формировании предложения ценности.

Этот курс представляет особенности unit-экономики в IT, включая анализ доходов и расходов на единицу продукта. Студенты узнают, как оценивать финансовую стабильность и потенциал масштабирования IT-проектов.

Изучение дисциплины нацелено на освоение продвинутых методов и алгоритмов машинного обучения с применением языка программирования Python. Предполагается, что в результате освоения курса студенты будут способны самостоятельно выбирать методы машинного обучения для решения сложных задач анализа данных.

NLP (Natural Language Processing) — это область машинного обучения, которая пытается научить компьютер понимать и обрабатывать текстовые данные. NLP лежит в основе множества технологий, таких как системы перевода и генерации текстов, голосовые помощники, суммаризаторы текстов, спам детекторы и так далее. В настоящее время такие технологии не только облегчают жизнь людям, решая несложные задачи быстрее них. Часто модели машинного обучения позволяют достигать более высокого качества и оказываются “умнее” многих людей. Примером такой модели может стать нашумевшая ChatGPT, способная корректно отвечать на вопросы по самым различным темам. В курсе мы постараемся дать вам понять и прочувствовать, что происходит в мире естественной обработки языка. Какие задачи бывают, какие проблемы встречаются в ходе их решения. Мы покажем, что NLP — это не набор пар (задача, решение), а общие идеи, которые применимы для решения множества задач и отражают некоторую общую концепцию.

Дисциплина предлагает студентам систематическое и глубокое погружение в арсенал инструментов, методологий и текущих трендов в области цифрового маркетинга. Основной целью является освоение разработки и реализации комплексных стратегий для продвижения товаров и услуг в цифровой среде. Учащиеся будут обучены методам аналитического исследования рынка, целевых аудиторий и конкурентной среды. Они приобретут навыки в разработке и внедрении эффективных маркетинговых кампаний, используя инновационные цифровые инструменты и каналы, включая поисковую оптимизацию (SEO), контент-маркетинг, маркетинг в социальных сетях, email-маркетинг и контекстную рекламу. Курс подчеркивает важность стратегического планирования, креативного подхода, анализа данных и оптимизации кампаний в целях достижения максимальной отдачи от инвестиций (ROI).

В рамках данного курса студенты узнают о том, что такое онлайн-эксперименты, зачем их проводить, как их проводить, а также детально пройдут теорию, которая стоит за онлайн-экспериментами. На курсе мы постараемся обсудить интуицию, которая стоит за всеми статистическими методами, используемыми в А/Б тестах и других задачах, где мы пытаемся сравнить две сущности.

Основная цель данной дисциплины — дать студентам глубокое понимание современных рекламных технологий, их роли и влияния в цифровом маркетинге. Курс направлен на развитие навыков планирования, размещения и анализа рекламных кампаний с использованием новейших технологических средств и инструментов.