Appliquer l'apprentissage automatique pour améliorer le marketing ciblé & la prise de décision stratégique. Analyser et prévoir les comportements des clients à l'aide d'algorithmes avancés.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Analyse avancée
Analyse avancée
Catégorie : Service personnalisé
Service personnalisé
Catégorie : Apprentissage statistique des machines
Apprentissage statistique des machines
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Réduction de la dimensionnalité
Réduction de la dimensionnalité
Catégorie : Apprentissage supervisé
Apprentissage supervisé
Catégorie : Marketing d'entreprise
Marketing d'entreprise
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Apprentissage non supervisé
Catégorie : Marketing stratégique
Marketing stratégique
Catégorie : Analyse prédictive
Analyse prédictive
Catégorie : Prise de décision fondée sur des données
Prise de décision fondée sur des données
Catégorie : Amélioration de l'expérience client
Amélioration de l'expérience client
Catégorie : Apprentissage automatique
Apprentissage automatique
Catégorie : Analyse marketing
Analyse marketing
Catégorie : Modélisation prédictive
Modélisation prédictive
Catégorie : Marketing basé sur les données
Marketing basé sur les données
Catégorie : Analyse de la clientèle
Analyse de la clientèle
Catégorie : Personnalisation de l'IA
Personnalisation de l'IA
Catégorie : Stratégies de marketing
Stratégies de marketing
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29 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
"Apprentissage automatique pour les spécialistes du marketing" est un cours avancé adapté aux professionnels qui cherchent à intégrer l'apprentissage automatique dans leurs stratégies marketing. Ce cours se concentre de manière unique à la fois sur l'analyse prédictive et la prise de décision, en utilisant des méthodes d'apprentissage supervisé pour analyser et prévoir le comportement des clients. Les participants apprendront à mettre en œuvre des techniques avancées d'apprentissage automatique, améliorant la précision des prédictions et éclairant de meilleures décisions marketing. Le cours couvre également l'analyse des campagnes à travers des méthodes de test rigoureuses telles que la validation croisée, garantissant la fiabilité des stratégies marketing. Une caractéristique clé de ce cours est sa couverture des algorithmes d'apprentissage non supervisé, permettant aux apprenants de découvrir des modèles cachés dans les données marketing pour une segmentation sophistiquée des clients et une analyse du marché. En outre, le cours aborde l'optimisation du positionnement des produits à l'aide de techniques de réduction de la dimensionnalité et l'amélioration des expériences personnalisées des clients grâce à la technologie des systèmes de recommandation.
Appliquez l'apprentissage supervisé pour découvrir et visualiser des modèles dans les comportements des clients et affiner vos stratégies marketing. Ce module vous fournit les outils nécessaires pour améliorer la précision des prédictions et adapter les efforts de marketing pour un impact maximal.
Inclus
7 vidéos6 lectures8 devoirs
Afficher les informations sur le contenu du module
7 vidéos•Total 31 minutes
Apprentissage supervisé•3 minutes
Évaluation de modèles de prédiction Évaluation de modèles•2 minutes
Validation croisée (CV)•3 minutes
Validation croisée K-Fold (CV)•5 minutes
Améliorer les prédictions grâce à l'Apprentissage supervisé•5 minutes
Visualisation des comparaisons de modèles•6 minutes
Arbres CART : Trouver une division informative•6 minutes
6 lectures•Total 88 minutes
Note sur les lectures et les R-Scripts•1 minute
Dérive du modèle•20 minutes
Erreur quadratique moyenne (RMSE)•10 minutes
Arbres CART•45 minutes
R-Scripts - Arbres CART•10 minutes
Clients_du_magasin.csv•2 minutes
8 devoirs•Total 111 minutes
Quiz noté du module 1•30 minutes
Quiz sur l'apprentissage supervisé•15 minutes
Évaluation de la performance des modèles de prédiction Quiz•6 minutes
Quiz sur la validation croisée (CV)•15 minutes
Quiz de validation croisée K-Fold (CV)•9 minutes
Améliorer les prédictions avec l'Apprentissage supervisé Quiz•12 minutes
Quiz sur la visualisation des comparaisons de modèles•9 minutes
Arbres CART : Recherche d'un questionnaire fractionné informatif•15 minutes
Analyse de l'arbre CART
Module 2•5 heures à terminer
Détails du module
Transformez votre approche marketing grâce à l'analyse des arbres CART. Apprenez à segmenter les clients avec précision et à prédire les réponses aux campagnes, en optimisant vos ressources et vos stratégies marketing pour un meilleur engagement et une meilleure fidélisation des clients.
Inclus
6 vidéos5 lectures7 devoirs
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6 vidéos•Total 36 minutes
Arbres de régression : Développer des arbres plus grands•7 minutes
Lecture des arbres CART•7 minutes
Arbres de classification : Partie 1•5 minutes
Arbres de classification : Partie 2•6 minutes
Utilisation d'arbres de classification et d'arbres de causalité pour la prédiction, l'explication et le ciblage•5 minutes
Ciblage optimal à l'aide d'arbres de causalité•6 minutes
Arbres de régression : Quiz sur la croissance des arbres•15 minutes
Quiz sur la lecture des arbres CART•12 minutes
Arbres de classification : Partie 1 Quiz•15 minutes
Arbres de classification : Partie 2 Quiz•15 minutes
Utilisation des arbres de classification et des arbres de causalité pour la prédiction, l'explication et le ciblage Quiz•15 minutes
Ciblage optimal à l'aide d'arbres de causes Quiz•15 minutes
Améliorer la précision des prévisions
Module 3•6 heures à terminer
Détails du module
Améliorez vos capacités prédictives dans le domaine du marketing. Ce module vous apprend à améliorer la précision des modèles, à remédier aux déséquilibres des données et à sélectionner les stratégies les plus efficaces, pour que vos campagnes marketing fassent mouche à tous les coups.
Inclus
6 vidéos10 lectures7 devoirs
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6 vidéos•Total 28 minutes
Matrice de précision et de confusion pour un classificateur•6 minutes
Autres algorithmes d'Apprentissage supervisé : RF, GBM•3 minutes
Splines de régression adaptatives multiples (MARS)•3 minutes
Machines à vecteurs de support (SVM)•4 minutes
K plus proches voisins (KNN), Classification naïve bayésienne (NB), et Deep learning•6 minutes
Combinaison et comparaison de modèles : Apprentissage par empilement et comparaisons de modèles•6 minutes
10 lectures•Total 204 minutes
Matrice de confusion•20 minutes
R-Scripts - Apprentissage supervisé pour une Variable dépendante continue ("Régression")•10 minutes
Clients_du_magasin.csv•2 minutes
R-Scripts - Apprentissage supervisé pour une Variable dépendante discrète ("Classification")•10 minutes
Splines de régression adaptatives multiples (MARS)•20 minutes
Machines à vecteurs de support (SVM)•30 minutes
Classification naïve bayésienne, réseaux de neurones et Deep learning (apprentissage profond)•30 minutes
Super-apprentissage/ Apprentissage par empilement•20 minutes
7 devoirs•Total 120 minutes
Quiz noté du module 3•30 minutes
Matrice de précision et de confusion pour un classificateur Quiz•15 minutes
Autres algorithmes d'apprentissage supervisé : RF, GBM Quiz•15 minutes
Quiz sur les splines de régression adaptatifs multiples (MARS)•15 minutes
Machines à vecteurs de support (SVM) Quiz•15 minutes
Quiz sur les K plus proches voisins (KNN), les classifications naïves bayésiennes (NB) et le Deep learning•15 minutes
Combiner et comparer des modèles : Quiz sur l'apprentissage par empilement et les comparaisons de modèles•15 minutes
Apprentissage non supervisé
Module 4•7 heures à terminer
Détails du module
Appliquez l'apprentissage non supervisé pour découvrir des modèles cachés dans les données marketing. Utiliser des techniques telles que l'Analyse en composantes principales pour une segmentation perspicace et des stratégies de marketing personnalisées qui peuvent élever l'engagement des clients et la valeur à vie (LTV).
Inclus
6 vidéos9 lectures7 devoirs
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6 vidéos•Total 37 minutes
Apprentissage non supervisé : Introduction•6 minutes
Analyse en composantes principales (ACP) et Biplots•4 minutes
Interprétation des biplots•5 minutes
Cartes de perception•7 minutes
Causes cachées : Analyse des facteurs•7 minutes
Systèmes de recommandation : Idées principales•8 minutes
9 lectures•Total 260 minutes
Clustering•10 minutes
R-Scripts - Créer et afficher des clusters K-moyennes•10 minutes
Analyse en composantes principales (ACP), cartes perceptuelles et alternatives non linéaires à l'ACP•70 minutes
R-Scripts - Corrélations•10 minutes
R-Scripts - Analyse en composantes principales (ACP) et Biplots•10 minutes
Analyse des facteurs•80 minutes
R-Scripts - Analyse des facteurs•10 minutes
Moteurs de recommandation et factorisation matricielle•50 minutes
R-Scripts - Facteur (R) pour les systèmes de recommandation•10 minutes
7 devoirs•Total 120 minutes
Quiz noté du module 4•30 minutes
Apprentissage non supervisé : Quiz d'introduction•15 minutes
Quiz sur l'Analyse en composantes principales (ACP) et les Biplots•15 minutes
Quiz sur l'interprétation des diagrammes en bâtons•15 minutes
Quiz sur les cartes perceptuelles•15 minutes
Causes cachées : Analyse des facteurs Quiz•15 minutes
Systèmes de recommandation : Quiz sur les idées principales•15 minutes
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Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la spécialisation et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page Réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.