BIG DATA 4 MARKETING ANALYSIS

Programma per comprendere le tecniche di data visualization e di analisi quantitativa per le previsioni nell’ambito del marketing.

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ottobre 2024
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Percorso
in 6 fasi
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Percorso erogato in lingua italiana

Durante il corso verranno proposti i principali modelli statistici e di machine learning di previsione e di classificazione applicati al marketing con un approccio quantitativo di tipo “Big data”, con particolare enfasi sul data matching con dati prodotti in maniera continua nel tempo.

Il corso è rivolto principalmente a manager e professionisti di aziende che devono ottenere informazioni rapide sul loro mercato di interesse per le decisioni nell’ambito del marketing e per lo sviluppo della “data culture” in azienda.

Programma e calendario

Il programma Big Data 4 Marketing Analysis è articolato in tre moduli:

  • Cenni alla programmazione in R e Python.
  • Tecniche di base di machine learning per la classificazione, la previsione, la segmentazione e la riduzione dimensionale.
  • Tecniche di base di data visualization in ambito marketing.
  • Cenni ai principali software e strumenti di big data analytics utilizzati in ambito marketing. (Power BI, AWS, ecc.).
  • Big data analysis in ambito marketing (customer segmentation and satisfaction, content optimization, churn prediction, ecc.).
  • Tecniche di sviluppo app e dashboard per le decisioni in ambito marketing.

Il corso si svolge nelle seguenti date:

  • ottobre 2024

Sede

Fondazione UNIMI, Viale Ortles 22/4 – 20139, Milano

È possibile frequentare il corso anche da remoto

Docenti

Giancarlo MANZI, Professore associato di Statistica, Università degli Studi di Milano

Costi e modalità di iscrizione

La quota di iscrizione al corso è pari a € 800 (no IVA). La Milano School of Management prevede la riduzione della quota pari al 20% per:

  • partecipanti che hanno già frequentato altri corsi MISOM
  • Early bird entro 45 giorni prima della partenza del corso
  • almeno 3 partecipanti provenienti dalla medesima azienda o istituzione

FAQ

Tutte le informazioni su procedura di iscrizione e pagamenti