• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Аналитика маркетинговых коммуникаций

2024/2025
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
6
Кредиты
Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватели

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина «Аналитика маркетинговых коммуникаций» формирует у студентов представление о роли данных в управлении бренд-стратегией. Ключевой особенностью курса является подход «AI-first», где студенты учатся решать аналитические задачи с помощью больших языковых моделей (LLM) для генерации кода на Python. Вместо традиционного программирования, акцент смещается на навыки промпт-инжиниринга: постановку четких технических заданий для AI, быструю автоматизацию сбора данных из открытых источников и их последующий анализ. Итогом курса станет разработка и запуск собственного data-продукта — Telegram-бота, который автоматизирует задачи мониторинга и анализа медиапространства.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Формирование у студентов компетенций по анализу маркетинговых коммуникаций с помощью методов генерации кода на Python через LLM
  • Развитие навыков создания прикладных data-продуктов (на примере Telegram-бота) для решения реальных маркетинговых задач
  • Обучение принятию стратегических решений на основе данных, полученных с помощью автоматизированных аналитических систем
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Студент самостоятельно планирует маркетинговое исследование
  • Студент осваивает базовые навыки языка программирования Python и библиотек Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Beautifulsoup, Spacy, Dostoevsky
  • Студент самостоятельного использует программный интерфейс социальной сети VK (VK API)
  • Студент применяет навыки сбора данных из социальных сетей с использованием коммерческих парсеров и VK API
  • Студент готов проводить анализ тональности сообщений
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Данные в маркетинговых коммуникациях
  • Основы Python
  • Сбор и обработка данных из Интернета
  • Анализ и интерпретация данных
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Оценка за семинары
  • неблокирующий Оценка за составление датасета
  • неблокирующий Оценка за анализ датасета
  • неблокирующий Защита итогового проекта
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 2nd module
    0.4 * Защита итогового проекта + 0.15 * Оценка за анализ датасета + 0.3 * Оценка за семинары + 0.15 * Оценка за составление датасета
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • 20004 - Наука о данных: Базовый курс - Б.Тирни; Д.Келлехер - Альпина Паблишер - 9785961433784 - 2020 - https://hse.alpinadigital.ru/book/20004 - Alpina
  • Schneider, D. I. (2016). An Introduction to Programming Using Python, Global Edition: Vol. Global edition. Pearson.

Авторы

  • Зарипова Юлия Олеговна
  • Маткин Никита Андреевич