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Curso de Customer Analytics

Impartido por Layla Scheli, Analista de BI, Big Data y Data Science en Iosper
Inicio: 2 Mayo 2024
1 mes
4.6

Presentación del curso

Sabías que actualmente la humanidad genera más datos en dos días que en toda su historia. Esto se debe a la creciente digitalización que estamos sufriendo de forma constante incluso de forma involuntaria. Es en este contexto cuando surge el Big Data.

Las mejoras de inteligencia artificial ha provocado que el Big Data sea un elemento clave para para obtener información de sus clientes y conocer de forma eficaz cuáles son sus peticiones, de esta forma se podrán segmentando en función de sus necesidades.

Con el Curso en Customer Analytics aprenderás a gestionar el valor del cliente, la estrategia customer centric y a segmentar los clientes gracias al Big Data, todo gracias a una metodología e-Learnig 100% online y práctica.

Este curso forma parte del Master en Business Intelligence y Análisis de Datos. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.

Sabías que actualmente la humanidad genera más datos en dos días que en toda su historia. Esto se debe a la creciente digitalización que estamos sufriendo de forma constante incluso de forma involuntaria. Es en este contexto cuando surge el Big Data.

Las mejoras de inteligencia artificial ha provocado que el Big Data sea un elemento clave para para obtener información de sus clientes y conocer de forma eficaz cuáles son sus peticiones, de esta forma se podrán segmentando en función de sus necesidades.

Con el Curso en Customer Analytics aprenderás a gestionar el valor del cliente, la estrategia customer centric y a segmentar los clientes gracias al Big Data, todo gracias a una metodología e-Learnig 100% online y práctica.

Este curso forma parte del Master en Business Intelligence y Análisis de Datos. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.

¿Qué aprenderás en este curso?

Al finalizar el Curso en Customer Analytics serás perfectamente capaz de:

  • Elaborar estrategias de customer centric
  • Segmentar de clientes en función de los datos recogidos
  • Gestionar el valor del cliente a partir de los datos
  • Gestionar casos prácticos del Customer Analytics

¿Para quién es este curso?

El Curso en Customer Analytics proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:

  • Profesionales de marketing, comunicación y técnicos que quieran adquirir unos fundamentos básicos del Big Data.
  • Emprendedores que quieren conocer nuevas formas de crecimiento y desarrollar su visión empresarial.
  • Licenciados en Estadística o Matemáticas que quieran profundizar y actualizarse en el ámbito de Datos para Marketing.
  • Estudiantes y profesionales junior que quieran desarrollar su carrera hacia el Business Intelligence y el Big Data.

El curso incluye:

  • 3 clases (1 mes)

  • 3 sprint semanales

  • Masterclass y/o tutorias

  • 1 proyecto

  • Diploma IEBS

  • Bolsa de empleo

Plan de estudios

Contenidos del curso:

  • Bienvenida y presentación
Tema 1: Customer Analytics

Resumen

En esta clase abordaremos los conceptos fundamentales del Customer Analytics, la mirada centrada en el cliente, los datos y sus usos dentro de los contextos empresariales desde la perspectiva de la implementación de un proyecto de Customer Analytics.

 

Objetivos

  • Fundamentos del Customer Analytics.
  • Customer Analytics y sus aplicaciones, características y usos
  • Conceptos asociados a la implementación de un proyecto de Customer Analytics.
  • Introducción al software RapidMiner para el análisis de datos.
 

Temario

  • Customer Analytics y el foco en las personas
    • El cliente
  • Customer Analytics: historia y características
    • Las nuevas necesidades organizacionales, la era del Big y el origen del Customer Analytics, el CRM
    • La evolución del Customer Analytics y metodologías de aplicación
    • Tecnologías aplicadas al Customer Analytics y tipos de análisis
    • Beneficios del Customer Analytics, características para la segmentación de clientes y customer journey
    • Customer Analytics y el Big Data, implementación de un proyecto de Customer Analytics y RFM
  • Práctica
    • Introducción a Rapid Miner
    • Usos y Aplicaciones de RapidMiner
Tema 2: Segmentación de Clientes

Resumen

En esta clase profundizaremos en el Análisis Exploratorio de Datos, sus características y ámbitos de aplicación. También se realizará un primer abordaje al concepto de Machine Learning.

Objetivos

  • Entender los fundamentos del Análisis Exploratorio de Datos dentro de un proyecto de Customer Analytics.
  • Comprender las diferencias entre el Análisis Univariado, Bivariado y Multivariado.
  • Profundizar en las técnicas de segmentación de Clientes y sus perspectivas de Análisis.
  • Realizar un abordaje práctico en la herramienta de R.
 

Temario

  • Exploratory Data Analysis e iniciación al Machine Learning
    • EDA
    • Tipos de Análisis y Visualizaciones De Datos
    • Utilidades de la segmentación de clientes, tipos de segmentación de clientes y segmentación clásica vs analítica
    • CRISP-DM, SEMMA, KDD e iniciación al Machine Learning
  • Práctica
    • EDA_Custdata
    • EDA_German_Credit
    • EDA_Encuesta
    • Visualizaciones_Tips
Tema 3: Gestión de valor del cliente

Resumen

En esta clase profundizaremos en el mundo del Machine Learning y sus aplicaciones en los lenguajes de R, Python y RapidMiner.

 

Objetivos

  • Fortalecer el concepto de Machine Learning.
  • Introducirnos en el mundo del Aprendizaje no Supervisado
  • Desarrollar e implementar algoritmos de clustering en R, Python y RapidMiner.
 

Temario

  • Machine Learning
    • Conceptos ampliatorios
    • Tipos de algoritmos dentro del Aprendizaje no Supervisado, Clustering y tipos de Clustering
    • K-Means, HDBSCAN, Opciones para Analizar un Cluster e Índice de Silhouette
    • Reglas de Asociación, Reducción de la Dimensionalidad y PCA
  • Práctica
    • KMeans_Spotify - R
    • Reglas_Orders - R
    • RapidMiner - Importación y Transformaciones de Datos
    • RapidMiner - Aplicacion de PCA y Clustering
    • Clustering - Python

Experto

Layla Scheli

Analista de BI, Big Data y Data Science en Iosper

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