Data Science pour l'analyse marketing et commerciale -Python

Description

Important : lisez la description jusqu'à la fin afin de découvrir les livres bonus offerts gratuitement.

Ce cours orienté au métier de la data Science pour le Marketing et e-commerce, est divisé en plusieurs chapitres mélangeants 4  type de compétences :

1- Une compétence générale pour la data science et des différents algorithmes fondamentaux de machine learning.

2-Une deuxième compétence pour la data analyse,

3-une troisième compétence, spécialement orienté métier, qui vous apprend comment utiliser la data Science et la data analyse pour l'analyse descriptive, explicative et prédictive pour le marketing, l'analyse commerciale et aux stratégies marketing.

4-un dernier champ qui vous montre comment déployer une application web simple intégrant un modèle prédictif pour les prises de décision marketing et l'anticipation des tendances chronologiques des facteurs clés de croissance, avec Flask, CSS et HTML .

5-À la fin de ce cours, vous deviendrez, espérons-le car tout dépend de votre effort, un expert en analyse prédictive commerciale et marketing avec les outils de Python tels que pandas, seaborn, matplotlib, numpy, sklearn et les algorithmes fondamentaux pour le machine learning comme les réseaux de neurone avec tensorflow et keras, la régression linéaire et  logistique avec state-model et scikit-learn, et les arbres de décision ,...

6- Vous acquérez également les concepts marketing et commerciaux comme:

6-0- Les KPIs (Indicateurs clés de performance) marketing,

6-1- La probabilité d'un engagement ou d'une conversion suite à un appelle ou à une campagne marketing,

6-2- La corrélation entre attributs des clients et leurs comportements d'achat,

6-3- Modélisation prédictive: le client est-il un possible acheteur ou un non-acheteur future, convertible ou non-convertible, va-t-il s'engager ou non, va-t-il se désabonner ou pas, à quel moment va-t-il effectuer un achat ou va-t-il s'en abstenir ?)

6-4- L'analyse des cohortes par fréquence et par rétention de clients: quels sont les clients actifs et quels sont les clients qui vont se désabonner bientôt, quel est  le mois de l'année pour lequel les clients sont très actifs ?

6-5-Le taux de d'engagement ou de conversion global, et selon l'âge, le statut marital, le sexe, le niveau éducatif, le statut professionnel, le pays de résidence,

6-6- La détection des traits-clients communs et regroupement de clients similaires:  algorithme non supervisé de segmentation (k-means)

6-7-La segmentation des clients par récence, fréquence et monétaire,

6-8- Comment identifier les produits tendance par mois avec l'analyse chronologique des produits ?

6-9- Système de recommandation des produits: ou comment identifier le client susceptible d'être intéressé par tel produit jamais acheté par lui, et comment trouver le bon produit susceptible d'intéresser un client qui ne l'a jamais acheté ?

1- Bonus  pour les  premiers inscrits:

Comme nous l'avons dit, nous estimons qu'avoir les sources auxquelles nous sommes en partie inspirés pour vous développer ce cours vous aidera énormément. De plus, le PDF saura compenser tout problème technique qui vous empêcherait de suivre correctement le cours en vidéo Online.

Cependant,c'est uniquement ce cota là que nous avons légalement accès pour vous gratuitement:

Le livre (en PDF): Data Science pour l'analyse Marketing (Python et R). Attention : ce livre ne sera donné uniquement qu'à ceux qui auront obtenu le certificat udemy de notre cours.

2- Autres Livres bonus (uniquement offerts à in certain nombre pour les nouveaux  inscrits pour la même raison) :

a - Deep Learning with Python, (Nous pouvons vous offrir les deux versions) de François Chollet ( Ingénieur Français de Google, créateur du Framework Keras intégré dans tansorflow),

b - SQL pour les débutants,

c- Construction et gestion de base de données avec PostgreSQL.

d - Vous voulez percer dans le NLP (Natural langage Processing) ? Nous avons un truc gratos pour vous...

e - Vous risquez de ne pas être pris au sérieux par les entreprises, si vous êtes incapable de déployer un modèle en production facilement utilisable par tout utilisateur. Nous vous avons montré dans le cours comment créer une application web grâce à Flask, puis intégrer un modèle de machine learning dedans et le déployer pour le rendre serviable par les entreprise: quoi de mieux  que de vous offrir gratos un livre qui vous apprendra à faire cela grâce à Flask, SQL et       no SQL ... Vous n'avez qu'à vous inscrire, et c'est tout.

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