Data Science pour l’analyse marketing et commerciale -Python

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Important: lisez la description jusqu’ la fin afin de dcouvrir les livres bonus offerts gratuitement. Ce cours orient au mtier de la data Science pour le Marketing et e-commerce, est divis en plusieurs chapitres mlangeants 4 type de comptences: 1- Une comptence gnrale pour la data science et des diffrents algorithmes fondamentaux de machine learning. 2-Une deuxime comptence pour la data analyse, 3-une troisime comptence, spcialement orient mtier, qui vous apprend comment utiliser la data Science et la data analyse pour l’analyse descriptive, explicative et prdictive pour le marketing, l’analyse commerciale et aux stratgies marketing. 4-un dernier champ qui vous montre comment dployer une application web simple intgrant un modle prdictif pour les prises de dcision marketing et l’anticipation des tendances chronologiques des facteurs cls de croissance, avec Flask, CSS et HTML. 5- la fin de ce cours, vous deviendrez, esprons-le car tout dpend de votre effort, un expert en analyse prdictive 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 rseaux de neurone avec tensorflow et keras, la rgression linaire et logistique avec state-model et scikit-learn, et les arbres de dcision,…6- Vous acqurez galement les concepts marketing et commerciaux comme: 6-0- Les KPIs (Indicateurs cls de performance) marketing, 6-1- La probabilit d’un engagement ou d’une conversion suite un appelle ou une campagne marketing,6-2- La corrlation entre attributs des clients et leurs comportements d’achat,6-3- Modlisation prdictive: 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 dsabonner ou pas, quel moment va-t-il effectuer un achat ou va-t-il s’en abstenir ?) 6-4- L’analyse des cohortes par frquence et par rtention de clients: quels sont les clients actifs et quels sont les clients qui vont se dsabonner bientt, quel est le mois de l’anne pour lequel les clients sont trs actifs ?6-5-Le taux de d’engagement ou de conversion global, et selon l’ge, le statut marital, le sexe, le niveau ducatif, le statut professionnel, le pays de rsidence,6-6- La dtection des traits-clients communs et regroupement de clients similaires: algorithme non supervis de segmentation (k-means)6-7-La segmentation des clients par rcence, frquence et montaire,6-8- Comment identifier les produits tendance par mois avec l’analyse chronologique des produits ?6-9- Systme de recommandation des produits: ou comment identifier le client susceptible d’tre intress par tel produit jamais achet par lui, et comment trouver le bon produit susceptible d’intresser un client qui ne l’a jamais achet ?1- Bonus pour les premiers inscrits: Comme nous l’avons dit, nous estimons qu’avoir les sources auxquelles nous sommes en partie inspirs pour vous dvelopper ce cours vous aidera normment. De plus, le PDF saura compenser tout problme technique qui vous empcherait de suivre correctement le cours en vido Online. Cependant, c’est uniquement ce cota l que nous avons lgalement accs pour vous gratuitement: Le livre (en PDF): Data Science pour l’analyse Marketing (Python et R). Attention: ce livre ne sera donn uniquement qu’ ceux qui auront obtenu le certificat udemy de notre cours.2- Autres Livres bonus (uniquement offerts in certain nombre pour les nouveaux inscrits pour la mme raison): a – Deep Learning with Python, (Nous pouvons vous offrir les deux versions) de Franois Chollet ( Ingnieur Franais de Google, crateur du Framework Keras intgr dans tansorflow), b – SQL pour les dbutants, c- Construction et gestion de base de donnes avec Postgre SQL. d – Vous voulez percer dans le NLP (Natural langage Processing) ? Nous avons un truc gratos pour vous… e – Vous risquez de ne pas tre pris au srieux par les entreprises, si vous tes incapable de dployer un modle en production facilement utilisable par tout utilisateur. Nous vous avons montr dans le cours comment crer une application web grce Flask, puis intgrer un modle de machine learning dedans et le dployer pour le rendre serviable par les entreprise: quoi de mieux que de vous offrir gratos un livre qui vous apprendra faire cela grce Flask, SQL et no SQL. Vous n’avez qu’ vous inscrire, et c’est tout.