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Los profesionales en ciencias del marketing pueden definir objetivos de negocio, usar métricas, realizar tests con campañas y emplear las insights de los clientes para elaborar recomendaciones.
A quién está dirigido:
Los candidatos ideales tienen al menos tres años de experiencia profesional en asesoramiento e investigación de estrategias de medición, y cuentan con competencias en el uso de datos. Los candidatos adquirirán conocimientos sobre el uso de datos, insights y mediciones para hacer recomendaciones de marketing fundamentadas. Obtendrán más información sobre diseño experimental, incluido el análisis de potencia. Aprenderán sobre estadísticas, incluido cómo calcular las estadísticas descriptivas y de resumen de un conjunto de datos, como la tendencia principal, la desviación estándar, la divergencia y la distribución. Conocerán más información sobre las inferencias estadísticas, las correlaciones y cómo hacer distintos tests estadísticos estándar, como t-test, F-test y ANOVA. Reconocerán los términos asociados, como “valor p” e “intervalo de confianza”. Obtendrán más información sobre diagnóstico y análisis de regresión, como errores, residuos y coeficientes. Adquirirán experiencia para preparar datos para análisis estadísticos usando herramientas analíticas como R, Python, SQL y Excel para la consulta de datos.
A quién está dirigido:
Los candidatos ideales tienen al menos tres años de experiencia profesional en asesoramiento e investigación de estrategias de medición, y cuentan con competencias en el uso de datos. Los candidatos adquirirán conocimientos sobre el uso de datos, insights y mediciones para hacer recomendaciones de marketing fundamentadas. Obtendrán más información sobre diseño experimental, incluido el análisis de potencia. Aprenderán sobre estadísticas, incluido cómo calcular las estadísticas descriptivas y de resumen de un conjunto de datos, como la tendencia principal, la desviación estándar, la divergencia y la distribución. Conocerán más información sobre las inferencias estadísticas, las correlaciones y cómo hacer distintos tests estadísticos estándar, como t-test, F-test y ANOVA. Reconocerán los términos asociados, como “valor p” e “intervalo de confianza”. Obtendrán más información sobre diagnóstico y análisis de regresión, como errores, residuos y coeficientes. Adquirirán experiencia para preparar datos para análisis estadísticos usando herramientas analíticas como R, Python, SQL y Excel para la consulta de datos.
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Duración
Entre 1 y 3 horas
Modalidad
Online
Curso Gratuito
Certificado
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