00 : 00 : 00
¡APROVECHA EL DESCUENTO HASTA HOY!

La mayoría de empresas líderes a nivel mundial pertenecen a la industria de la tecnología.                                            

Todas, tienen algo en común: ESTUDIAN Y CONOCEN A LA PERFECCIÓN A SUS CONSUMIDORES.

Aprende cómo hacerlo con el MasterClass LA CIENCIA DE LOS DATOS EN MARKETING, y domina los secretos de empresas como Google, Amazon o Facebook.

No te quedes sin saber interpretar los datos de tus campañas o los patrones de consumo de tus clientes y genera resultados sorprendentes.




¿QUÉ VAS A LOGRAR?


  • Aprenderás conocimientos y habilidades que necesitas para poder analizar tus campañas de Marketing. 


  • Desarrollarás modelos predictivos para saber cuál es el tipo de usuario o consumidor que tiene altas probabilidades de adquirir tu producto o servicio. 


  • Conectarás con mayor profundidad con las necesidades de tu cliente ideal en tus campañas de Marketing.


  • Interpretarás lo que el mercado está demandando de tu producto o servicio. 


  • Crearás mejores campañas de marketing o incrementarás la eficiencia de tus campañas actuales. 


  • Comprenderás exactamente cuáles son los factores determinantes que hacen que una persona compre tu producto o servicio. 


  • Accederás al certificado avalado por Hotmart y Seminarios Online.




¿CÓMO LO VAS A LOGRAR?

  • Parte 1 Data Science aplicado al Marketing.
  • Parte 2 ¿Qué aprenderás en este curso?
  • Parte 3 ¿Quién soy?
  • Parte 4 Tomar en cuenta antes de iniciar el curso.
  • Parte 5 Tendencias del Marketing.
  • Parte 6 Tipos de análisis en data. 
  • Parte 7 Tipos de algoritmos de aprendizaje.
  • Parte 8 Flujo de trabajo en Data Science.
  • Parte 9 Instalación de Python.
  • Parte 10 Librerías de Python.
  • Parte 11 Ejercicios de práctica.
  • Parte 12 Indicadores de desempeño en el Marketing.
  • Parte 13 Introducción al análisis descriptivo.
  • Parte 14 Conversión rate.
  • Parte 15 Conversión rate por edad.
  • Parte 16 Conversión rate por edad y estado marital.
  • Parte 17 Modelo de regresión logística.
  • Parte 18 Análisis de regresión logística en Python.
  • Parte 19 Modelo de árboles de decisión.
  • Parte 20 Análisis descriptivo.
  • Parte 21 Transformación de variables.
  • Parte 22 Modelo predictivo.
  • Parte 23 Random forest.
  • Parte 24 K-means.
  • Parte 25 Retos de la data science.


BONUS

Bono #1, #2 Y #3.


ACERCA DEL PRODUCTOR

Desarrollado por JAVIER MONTENEGRO.

Privacidade Sua informação 100% segura
Compra segura Ambiente seguro e autenticado
Conteúdo aprovado 100% revisado e aprovado
Privacidade Sua informação 100% segura
Compra segura Ambiente seguro e autenticado
Conteúdo aprovado 100% revisado e aprovado