This course is part of the Marketing e Data Science Specialization

Fabiano Castello +1 more instructor

Offered By

Marketing e Data Science SpecializationFundação Instituto de Administração

About this Course

Nossas boas-vindas ao Curso Engajamento, Conversão e o Consumidor.
Neste curso, você aprenderá sobre as diferentes técnicas de análise de dados que permitem acompanhar e monitorar o consumidor com relação ao seu engajamento e aos seus níveis de conversão. 

Ao final deste curso, você será capaz de utilizar técnicas de análise de dados utilizando Python para compreender diversas etapas da jornada do cliente e tomar as decisões gerencias apropriadas.

Este curso é composto por quatro módulos, disponibilizados em semanas de aprendizagem. Cada módulo é composto por vídeos, leituras e testes de verificação de aprendizagem. Ao final de cada módulo, temos uma avaliação de verificação dos conhecimentos.

Estamos muito felizes com sua presença neste curso e esperamos que você tire o máximo de proveito dos conceitos aqui apresentados.

Bons estudos!

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Course 3 of 4 in the

Marketing e Data Science Specialization

Beginner Level

4 semanas, de 4 a 5 horas por semana.

Approx. 30 hours to complete

Portuguese (Brazilian)

Skills you will gain

Customer churn
Redes neurais artificiais
Regressão logística
Modelos de regressão
Árvore de decisão

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Instructors

Fabiano Castello

Professor

FIA Business School

163 Learners

3 Courses

Gustavo Carvalho

Offered by

Fundação Instituto de Administração

A FIA está entre as 3 melhores escolas de negócios do país e no grupo das 55 melhores do mundo, no ranking do Financial Times. Trabalhamos ininterruptamente na geração de conhecimento aplicado e de novas práticas de excelência na Administração. Atuando nas áreas da Consultoria, Educação Executiva e Pesquisa, em 2016, a FIA foi reconhecida/premiada como a melhor instituição com soluções voltadas a Educação Executiva, pela conceituada revista The New Economy.

Syllabus - What you will learn from this course

Week1

Week 1

8 hours to complete

Módulo 1 | Identificação dos Drivers de Engajamento e Conversão pela Regressão MQO e Linear

8 hours to complete

6 videos (Total 37 min), 14 readings, 7 quizzes

6 videos

Fundamentos da Regressão Linear7mNormalidade dos Resíduos e Multicolinearidade7mHeterocedasticidade e Autocorrelação dos Resíduos5mInterpretação das Estatísticas5mRegressão Linear Simples - Phyton5mRegressão Linear Múltipla - Phyton6m

14 readings

Slides da Aula 110mDrivers de Engajamento30mAnálise de Regressão10mSlides da Aula 210mPrecisão e Poder de Testes de Homocedasticidade Paramétricos e Não-Paramétricos Avaliados por Simulação 10mAnálise de Regressão30mSlides da Aula 310mDiagnóstico de Independência30mSlides da Aula 410mAnálise do Comportamento e da Percepção do Investidor em Relação ao Risco Sob a Ótica da Teoria de Finanças Comportamentais30mSlides da Aula 510mDeterminantes da Disseminação Voluntária de Informações30mSlides da Aula 610mDeterminantes da Disseminação Voluntária de Informações30m

7 practice exercises

Aula 1 | Fundamentos da Regressão Linear30mAula 2 | Normalidade dos Resíduos e Multicolinearidade30mAula 3 | Heterocedasticidade e Autocorrelação dos Resíduos30mAula 4 | Interpretação das Estatísticas30mAula 5 | Regressão Linear Simples - Phyton30mAula 6 | Regressão Linear Múltipla - Phyton30mMódulo 1 | Identificação dos Drivers de Engajamento e Conversão pela Regressão MQO e Linear30m

Week2

Week 2

8 hours to complete

Módulo 2 | Identificação dos Drivers de Engajamento e Conversão pela Regressão Logística

8 hours to complete

6 videos (Total 34 min), 14 readings, 7 quizzes

6 videos

Fundamentos da Regressão Logística5mChance e Probabilidade de Ocorrência de um Evento5mEstimação do Modelo e Nível de Significância dos Parâmetros4mTestes e Análises5mRegressão Logística Binária - Python6mRegressão Logística Multinomial - Python6m

14 readings

Slides da Aula 110mMachine Learning e Modelos Supervisionados: O Uso Correto do Glm na Tomada de Decisão30mMachine Learning e os Modelos Logísticos Supervisionados de Classificação10mSlides da Aula 210mRegressão Logística30mRegressão Logística Binária10mSlides da Aula 310mRegressão Logística30mSlides da Aula 410mRegressão Logística30mSlides da aula 510mDeterminantes da Disseminação Voluntária de Informações 30mSlides da Aula 610mEvasão em Curso Via Internet: Explorando Variáveis Explicativas30m

7 practice exercises

Aula 1 | Fundamentos da Regressão Logística30mAula 2 | Chance e Probabilidade de Ocorrência de um Evento30mAula 3 | Estimação do Modelo e Nível de Significância dos Parâmetros30mAula 4 | Testes e Análises30mAula 5 | Regressão Logística Binária - Python30mAula 6 | Regressão Logística Multinomial - Python30mMódulo 2 | Identificação dos Drivers de Engajamento e Conversão pela Regressão Logística30m

Week3

Week 3

7 hours to complete

Módulo 3 | Engajamento, Conversão e Árvores de Decisão

7 hours to complete

6 videos (Total 35 min), 12 readings, 7 quizzes

6 videos

Introdução à Árvores de Decisão6mPython: Carregando e Transformando Dados6mPython: Breve Análise Exploratória6mCodificação das Variáveis4mModelagem da Árvore de Decisão3mInterpretação da Árvore de Decisão7m

12 readings

Slides da Aula 110mApostila Python30mÁrvores de Decisão10mSlides da Aula 210mO que é notebook?30mSlides da Aula 3 - Parte 110mSlides da Aula 3 - Parte 210mSlides da Aula 4 - Parte 110mSlides da Aula 4 - Parte 210mSlides da Aula 510mSlides da Aula 6 - Parte 110mSlides da Aula 6 - Parte 210m

7 practice exercises

Week4

Week 4

7 hours to complete

Módulo 4 | Customer Churn por Meio de Redes Neurais Artificiais

7 hours to complete

8 videos (Total 63 min), 13 readings, 7 quizzes

8 videos

Introdução: Churn8mIntrodução a Redes Neurais Artificiais8mPython: Padronização das Variáveis Contínuas8mPython: Padronização das Variáveis Contínuas - Parte 28mPython: Criação das Variáveis Dummy7mPython: Trabalhando a Modelagem7mPython: Trabalhando a Modelagem (continuação)5mPython: Passando pelas Métricas de Qualidade8m

13 readings

Slides da Aula 110mO que é Churn Rate?30mSlides da Aula 210mO que são Redes Neurais Artificiais?30mSlides da Aula 3 - Parte 11mSlides da Aula 3 - Parte 210mSlides da Aula 4 - Parte 110mSlides da Aula 4 - Parte 210mNotebook10mArquivo de Dados10mSlides da Aula 5 - Parte 110mSlides da Aula 5 - Parte 210mSlides da Aula 610m

7 practice exercises

About the Marketing e Data Science Specialization

Este Programa de Cursos Integrados tem como objetivodesenvolver suas habilidades para analisar consumidores, mercado e concorrentes para ajudar no processo da tomada de decisão estratégia de Marketing.

Ao final, você será capaz de planejar, construir e colocar em prática as estratégias de marketing a partir dos conhecimentos de Data Science. Você conhecerá a fundo o papel da estratégia de marketing para uma organização orientada para o mercado e para o uso de técnicas de marketing digital. Além disso, você também conhecerá como colocar em prática diversos métodos de análise de dados, programação e tomada de decisão baseada em dados.

Frequently Asked Questions

When will I have access to the lectures and assignments?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I subscribe to this Specialization?
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

More questions? Visit the Learner Help Center.

Engajamento, Conversão e o Consumidor

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