Știința datelor și inteligența artificială în marketing
Online
DURATA
7 Weeks
LIMBI
Engleză
RITM
La zi, Part time
TERMEN LIMITĂ DE APLICARE
Solicitați termenul limită de aplicare
CEA MAI DEVREME DATĂ DE ÎNCEPERE
Solicitați cea mai apropiată dată de începere
TAXE DE ȘCOLARIZARE
EUR 630
FORMAT DE STUDIU
Învățământ la Distanță
Introducere
În peisajul afacerilor de astăzi în evoluție rapidă, sinergia dintre știința datelor, inteligența artificială și strategiile de marketing a apărut ca un motor esențial al succesului. Cursul nostru de master în știința datelor și AI în marketing este conceput pentru a dota studenții cu cunoștințele avansate și abilitățile necesare pentru a naviga în această intersecție dinamică. Acest program cuprinzător analizează tehnicile de ultimă oră care valorifică puterea informațiilor bazate pe date și inovațiile bazate pe inteligență artificială pentru a revoluționa procesul decizional de marketing și a îmbunătăți experiența clienților.
Acest curs de master este o scufundare profundă în fuziunea dintre știința datelor, inteligența artificială și marketingul, oferind o înțelegere holistică a modului în care aceste domenii converg pentru a remodela peisajul marketingului. Elevii vor explora o serie de subiecte care formează nucleul acestei discipline transformatoare.
Acreditat
Cursurile noastre scurte sunt programe private de certificat acordate direct de ESEI. Acest lucru ne permite să creăm programe flexibile care se potrivesc cerințelor actuale ale comunității de afaceri.
ESEI oferă programe postuniversitare de afaceri de peste 30 de ani și este acreditată de Generalitat de Catalunya pentru a preda programe de afaceri internaționale studenților locali și străini.
Admitere
Curriculum
Fundația de marketing bazată pe date
Înțelegeți elementele fundamentale ale colectării, stocării și gestionării datelor în legătură cu inițiativele de marketing. Explorați tehnici pentru a furniza, gestiona și proteja în mod etic datele clienților.
Preprocesarea datelor pentru Marketing Insights
Aprofundați-vă în arta de a transforma datele brute în informații utile. Învățați tehnici de curățare, structurare și pregătire a datelor pentru analiză.
Modelare predictivă pentru marketing
Descoperiți puterea analizei predictive în anticiparea comportamentului și tendințelor clienților. Stăpânește abilitățile necesare pentru a construi modele precise care să informeze deciziile strategice de marketing.
Sisteme de recomandare alimentate de AI
Explorați mecanismele din spatele motoarelor de recomandare, un semn distinctiv al strategiilor moderne de marketing. Învățați să dezvoltați sisteme de recomandare personalizate și eficiente care sporesc implicarea și loialitatea clienților.
Optimizarea strategiilor de marketing
Pătrundeți-vă în domeniul optimizării marketingului prin AI. Înțelegeți cum să utilizați algoritmi pentru a ajusta campaniile, a aloca resurse în mod eficient și a maximiza rentabilitatea investițiilor de marketing.
Etică și confidențialitate în marketingul AI
Înțelegeți implicațiile etice ale utilizării inteligenței artificiale și a datelor în contexte de marketing. Examinați preocupările legate de confidențialitate, securitatea datelor și utilizarea responsabilă a instrumentelor bazate pe inteligență artificială.
Assessment
Project-Based Learning Methodology at ESEI
ESEI employs a project-based learning and assessment methodology across all modules taught in our master programmes. This innovative approach means students collaborate in groups to develop projects that demand creativity, teamwork, and problem-solving abilities.
The Advantages of Project-Based Learning
The primary advantage of this method is that by the time students graduate, they will have compiled a portfolio of work. This portfolio will be directly relevant to their future roles as employees or business owners, showcasing their hands-on experience and skills.
Project Format and Teacher Involvement
Project formats vary and are at the discretion of the instructor. Projects can be case studies, written reports, videos, role-playing activities, podcasts, or any other medium that effectively communicates the students’ ideas. Teachers are responsible for creating project briefs and monitoring team progress with regular updates and check-ins.
Assessment Criteria
- Group Project Submission (40%)
- Individual Project Submission (20%)
- Group Presentation of the Project and Q&A (20%)
Projects will be evaluated based on group and individual contributions, as well as the presentation and subsequent Q&A session, highlighting the importance of collective and personal efforts in achieving project objectives.
- Class Participation (20%)
A significant portion of the grade, 20%, is determined by students’ engagement and participation in class, reflecting the value placed on active involvement and contribution to the learning environment.