Magister analizy samoobsługowej stosowanej w marketingu
ESPM – Brasil
Klucz informacyjny
Lokalizacja kampusu
São Paulo, Brazylia
Języki
Portugalski
Forma badania
Nauka na odległość
Czas trwania
4 semesters
Tempo
Niepełny etat
Czesne
BRL 561 / per month *
Termin składania wniosków
Poproś o informacje
Najwcześniejsza data rozpoczęcia
Poproś o informacje
* do 35 rat w wysokości 561,75 BRL + 1 rata w wysokości 618,55 BRL
Wstęp
Master Self-Service Analytics Applied to Marketing z perspektywą poprawy czytania środowiska biznesowego, program opiera się na podejściu, które wymaga od uczestników opracowania i zastosowania metodologii i działań strategicznych w środowisku cyfrowym i strategicznym i związek. W środowisku współpracy uczestnicy zaplanują działania i projekt ukończenia kursu, który będzie rozwijany przez cały program.
Idealni studenci
dla kogo jest przeznaczony?
- Analityk biznesowy od stażystów po seniorów i wszystkich profesjonalistów, którzy chcą opanować nie tylko koncepcje, ale narzędzia rynkowe z nimi związane.
- Konsultanci i osoby samozatrudnione, które pracują w okolicy i chcą się doskonalić, służą średnim i dużym firmom.
- Firmy, agencje reklamowe i komunikacyjne, które naprawdę muszą stać się Data Driven.
- Koordynatorzy i Menedżerowie różnych segmentów biznesowych.
profil absolwenta
Oczekuje się, że absolwenci kursu Master in Self Service Analytics Applied to Marketing będą posiadać następujące kwalifikacje:
- Możliwość określenia procesów decyzyjnych w trakcie analitycznej podróży, od pozyskania i przygotowania, po część wizualizacji danych.
- Projektuj i organizuj wewnętrzne i zewnętrzne dane oraz informacje, aby wspierać podejmowanie decyzji operacyjnych, taktycznych lub strategicznych.
- Modeluj złożone problemy związane z procesami marketingowymi.
- Zastosuj inteligencję analityczną i holistyczny obraz procesów i natury informacji, aby wspierać podejmowanie decyzji operacyjnych, taktycznych lub strategicznych.
Rekrutacja
Program
czego się nauczysz
Moduł I – Od BI do Analytics
- Wywiad biznesowy
- Architektura danych
- pojęcia SQL
- Chmura zastosowana do danych
Moduł II - Samoobsługa BI
- Wprowadzenie do samoobsługowego BI
- Wizualizacja danych
- Data Art
Moduł III – Przygotowanie danych
- Modelowanie danych
- Przygotowywanie danych
Moduł IV - Analityka
- Analiza predykcyjna
- Automatyczne uczenie maszynowe
- Zasady nauki o danych
- Projekt ukończenia kursu*
*Na zakończenie kursu studenci osobiście przedstawią przed panelem profesorów prace podsumowujące kurs (TCC). Prezentacja odbywa się w jednym z oddziałów ESPM, w São Paulo, Rio de Janeiro lub Porto Alegre.