Marketing Analyst

БАЗОВЫЙ КУРС

Marketing Analytics & Data Mining

Наши учебные программы разработаны таким образом, чтобы обеспечить возможность максимального восприятия информации слушателями не имеющими специальной подготовки в области математического и статистического анализа или программирования.

Программа курса базируется на системном изложении основных понятий, процессов и методов маркетингового аналитического исследовательского проекта, в том числе связанных со сбором и анализом данных, используя технологии Data Mining.

ЦЕЛЬ КУРСА

  • Ознакомить с методами маркетингового исследования
  • Научить работать с большими объемами данных и осуществлять в них поиск скрытых знаний
  • Ознакомить с инструментами сбора и анализа данных используя технологии Data Mining
  • Обеспечить понимание взаимосвязи процессов и факторов на ключевые маркетинговые показатели

РЕЗУЛЬТАТ

Подготовленные аналитики, способны:

  • трансформировать бизнес-цели в аналитические задачи
  • интегрировать данные из разнородных источников
  • применять алгоритмы для извлечения знаний из данных
  • аргументировать и обосновывать полученные выводы

ТИПОВЫЕ ЗАДАЧИ

  • Построение моделей покупательского поведения и оценка эффективности программы лояльности для целевых сегментов
  • Cегментация потребителей и анализ факторов, оказывающих влияние на их поведение
  • Формирование «продуктовой корзины» и определение возможности кросс-продаж используя анализ «ассоциативных правил»
  • Планирование программ стимулирования спроса исходя из оценки отклика покупателей на программы стимулирования спроса
  • Прогнозирование продаж для целевого сегмента с учетом различных факторов

Курс предусматривает сочетание дистанционной и очной формы обучения. Программой курса предусмотрена рефлексивная модель учебного процесса, когда слушатель осмысливает через практику изучаемые инструменты и модели.

С целью приобретения необходимых базовых знаний и компетенций, слушателю курса предоставляются учебно-методические материалы и практические задания, над которыми слушатель работает самостоятельно в соответствии с календарным планом курса. Выполненные практические задания отправляются тренеру курса, который предоставляет обратную связь с рекомендациями. Для закрепления полученных знаний на финальном этапе обучения, слушатели курса участвуют в очной практической сессии под управлением тренера-модератора.

  • Изучение теоретических материалов
  • Постановка задачи
  • Подготовка плана исследования
  • Сбор данных
  • ETL
  • Анализ данных
  • Интерпретация результатов
  • Презентация рекомендаций
  • БЛОК 1: ВВЕДЕНИЕ В УПРАВЛЕНИЕ МАРКЕТИНГОМ
    • 1.1. Понимание потребителей
    • 1.2. Маркетинг в организации – стратегия, планирование и роли
    • 1.3. Управление взаимоотношениями и донесение ценности
  • БЛОК 2: МАРКЕТИНГОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
    • 2.1 План маркетингового исследования
    • 2.2 Поисковые маркетинговые исследования
  • БЛОК 3: СБОР, ПОДГОТОВКА ДАННЫХ
    • 3.1. Сбор и подготовка данных
  • БЛОК 4: АНАЛИЗ ДАННЫХ
    • 4.1. Введение в анализ данных
      • 4.1.1. Технологии KDD и Data Mining
      • 4.1.2. Трансформация упорядоченных данных
      • 4.1.3. Группировка данных
      • 4.1.4. Квантование
      • 4.1.5. Транспонирование
      • 4.1.6. Нормализация и кодирование данных
      • 4.1.7. OLAP-анализ
    • 4.3. Кластерный анализ
    • 4.4. Ассоциативные правила
    • 4.5. Корреляция и регрессия
    • 4.6. Деревья решений
    • 4.7. Введение в нейронные сети

ОБЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ

  • Длительность курса: 70 дней
  • Практических заданий: шесть
  • Практических сессий: одна (6 часов)
  • Стоимость: 12 800 грн.
Календарь

Data Analyst

В настоящий момент мы обновляем нашу программу

«ОСНОВЫ DATA SCIENCE & BUSINESS INTELLIGENCE»

Мы обещаем, что программа будет еще актуальней, интересней и чуточку сложней...

Мы планируем запустить обучение по данному курсу 20.03.18.

Следите за обновлением нашего сайта и страниц Information Designing в социальных сетях.

TOCLSS Analyst

БАЗОВЫЙ КУРС

TOCLSS Analytics & Data Mining

Наши учебные программы разработаны таким образом, чтобы слушатели курса, имеющие производственный опыт, могли обогатить свои знания в части анализа производственных процессов и использования технологий Data Mining, что позволило бы повысить качество процессов совершенствования производства.

Материалы курса адоптированы и обеспечивают возможность максимального восприятия информации слушателями не имеющими специальной подготовки в области математического и статистического анализа или программирования. Наряду с теоретическим материалом курс включает практические задания, моделирующие реальные производственные процессы.

ЦЕЛЬ КУРСА

  • Ознакомить с методами исследования производственных процессов и способами выявления факторов влияния на их ключевые характеристики
  • Ознакомить с инструментами сбора и анализа данных, осуществляя поиск в них скрытых знаний, способных положительно повлиять на производственную деятельность предприятия
  • Ознакомить с терминологией и инструментами анализа с использованием инструментов Data Mining

РЕЗУЛЬТАТ

Подготовленные аналитики, способны:

  • трансформировать цели в аналитические задачи
  • интегрировать данные из разнородных источников
  • применять алгоритмы для извлечения знаний из данных
  • аргументировать полученные выводы

ТИПОВЫЕ ЗАДАЧИ

  • Построение высокоточных предсказательных моделей для прогнозирования предела текучести и других механических свойств стали для каждой плавки
  • Построение предсказательной модели качества производимой продукции
  • Анализ и построение прогнозов простоя оборудования на промышленном предприятии и осуществление предсказательного технического обслуживания
  • Анализ факторов влияния и прогнозирование потребления ресурсов и сырья
  • Оптимизация производственных издержек
  • Статистическое управление процессами производства (SPC)

Курс предусматривает сочетание дистанционной и очной формы обучения. Программой курса предусмотрена рефлексивная модель учебного процесса, когда слушатель осмысливает через практику изучаемые инструменты и модели.

С целью приобретения необходимых базовых знаний и компетенций, слушателю курса предоставляются учебно-методические материалы и практические задания, над которыми слушатель работает самостоятельно в соответствии с календарным планом курса. Выполненные практические задания отправляются тренеру курса, который предоставляет обратную связь с рекомендациями. Для закрепления полученных знаний на финальном этапе обучения, слушатели курса участвуют в очной практической сессии под управлением тренера-модератора.

  • Изучение теоретических материалов
  • Постановка задачи
  • Подготовка плана исследования
  • Сбор данных
  • ETL
  • Анализ данных
  • Интерпретация результатов
  • Презентация рекомендаций
  • БЛОК 1: ВВЕДЕНИЕ В ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ
    • 1.1 Понимание операций
    • 1.2 Введение в теорию ограничений
    • 1.3 Процессный подход к управлению
    • 1.4 Совершенствование операций
    • 1.5 Заинтересованные стороны
  • БЛОК 2: МЕТОДИКА ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ РАБОТЫ
    • 2.1 Структура и содержание аналитической работы
    • 2.2 Первичная и вторичная информация
    • 2.3 Качественное исследование
  • БЛОК 3: СБОР, ПОДГОТОВКА ДАННЫХ
    • 3.1 Сбор и консолидация данных
    • 3.2 Подготовка данных
  • БЛОК 4: АНАЛИЗ ДАННЫХ
    • 4.1. Введение в анализ данных
      • 4.1.1. Технологии KDD и Data Mining
      • 4.1.2. Трансформация упорядоченных данных
      • 4.1.3. Группировка данных
      • 4.1.4. Квантование
      • 4.1.5. Транспонирование
      • 4.1.6. Нормализация и кодирование данных
      • 4.1.7. OLAP-анализ
    • 4.3. Кластерный анализ
    • 4.4. Ассоциативные правила
    • 4.5. Корреляция и регрессия
    • 4.6. Деревья решений
    • 4.7. Введение в нейронные сети

ОБЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ

  • Длительность курса: 3 месяца
  • Практических заданий: шесть
  • Практических сессий : четыре (по 6 часов)
  • Стоимость: 19800 грн.
Календарь

Project Manager

БАЗОВЫЙ КУРС

"Профессиональное управление проектами на основе стандарта The PMBOK®"

Information Designing предлагает комплексную программу обучения в области проектного менеджмента, разработанную на базе PMI PMBOK®, MPIFS (UNIDO), Risk Management Standard (FERMA).

Комбинирование теоретического материала и практических заданий, позволяет слушателям курса, в максимальной степени, разобраться с применением рекомендаций стандартов и закрепить полученные знания в процессе работы над сквозным кейсом.

Основное внимание при организации работы над практическими заданиями, в том числе и на практических сессиях, уделяется организации взаимодействия команд, в том числе распределении проектных ролей.

Работая над практическими заданиями с использованием стандартных шаблонов, слушатели курса приобретают навыки составления описания содержания, иерархической структуры работ, расписания проекта, а также проведения стоимостного анализа выполнения проекта, выявления и управления рисками, управления коммуникациями проекта и др.

АУДИТОРИЯ

Тренинг предназначен для слушателей, желающих систематизировать знания в предметной области. Тренинг особенно полезен для обучения специалистов – сотрудников компаний, которые внедряют систему проектного управления или запускают большой проект и программу. Отсутствует ограничения для специалистов, не имеющих практического опыта в сфере проектного менеджмента.

ЦЕЛЬ КУРСА

  • Познакомить слушателей с современными методами и стандартами эффективного управления проектами, основанных на применении стандарта PMI PMBOK®
  • Отработать на практике последовательность реализации проекта с использованием стандартов управления проектами
  • Предоставить возможность слушателям курса ознакомиться с работай эффективных проектных команд и испытать различные роли в рамках команды проекта

ОБЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ

  • Длительность: 4 месяца
  • Форма обучения: комбинированная (сочетание практических сессий, самостоятельной работы)
  • Методы обучения: Теоретическая часть — 40%; Практическая работа — 60%
  • Практических заданий: шесть
  • Практических сессий: четыре
  • Сертификат об окончании: сертификат о присвоении 40 PDUs для сдачи экзамена на получение или продления статуса РМР®.
  • ВВЕДЕНИЕ
  • ВВЕДЕНИЕ В СТАНДАРТ PMI PMBOK® Guide 2012
  • ОБЗОР ОБЛАСТЕЙ ЗНАНИЙ СТАНДАРТА PMI PMBOK® Guide 2012
    • Управление интеграцией проекта (Project Integration Management)
    • Управление заинтересованными сторонами проекта (Project Stakeholder Management)
    • Управление содержанием проекта (Project Scope Management)
    • Управление сроками проекта (Project Time Management)
    • Управление стоимостью проекта (Project Cost Management)
    • Управление качеством проекта (Project Quality Management)
    • Управление человеческими ресурсами проекта (Project Human Resources Management)
    • Управление коммуникациями проекта (Project Communications Management)
    • Управление рисками проекта (Project Risk Management)
    • Управление закупками проекта (Project Procurement Management)

Политика конфиденциальности

Наша компания адекватно оценивает необходимость обеспечения безопасности коммерческой информации, мы гарантируем своим клиентам сохранение тайны предоставленных данных и обязуемся использовать их исключительно в целях обеспечения достижения целей проектов.

Мы гарантируем, что полученные в процессе реализации проекта данные не будут переданы третьим лицам, ни при каких обстоятельствах.