Performance-маркетинг, UX-аналитика и языки программирования
Современный маркетинг меняется с ошеломляющей скоростью. То, что недавно казалось новомодными навыками, теперь стало базой. Ключевые специалисты в рекламе и маркетинге подтверждают, что сейчас нельзя научиться чему-то один раз — нужно развиваться постоянно. В 2019 году профессия маркетолога по умолчанию имеет приставку digital — данных всё больше, от их анализа зависит качество работы и объем продаж. Поэтому мы подготовили подборку курсов по аналитике для маркетологов: о работе с данными, языками программирования и разными базами.
Общая аналитика
По данным The Boston Consulting Group, всего 2% компаний пользуются передовыми методами digital-маркетинга. Чтобы выделиться на фоне конкурентов, недостаточно просто работать с данными: нужно развивать экспертизу в этой области — разрабатывать digital-стратегии и оценивать эффективность рекламы. Освоить эти навыки помогут курсы по общей аналитике:
Digital Analytics for Marketing Professionals: Marketing Analytics in Practice
- Организатор: Coursera
- Чему учимся: собирать, анализировать и визуализировать данные
- Сколько времени займет: 8–10 часов в неделю, в целом — 4 недели
Performance-маркетинг
- Организатор: Skillbox & Ingate
- Чему учимся: правильно ставить цели рекламных кампаний и достигать их, создавать digital-стратегии, управлять проектами, измерять эффективность вовлечения в рекламе и многое другое
- Сколько времени займет: 13 недель. Обучение онлайн или онлайн+офлайн
Digital Marketing Analytics
- Организатор: MIT
- Чему учимся: использовать предиктивную аналитику, оптимизировать digital-маркетинг, повышать ROI
- Сколько времени займет: 6–8 часов в неделю, в целом — 6 недель
Introduction to Attribution and Mix Modeling
- Организатор: Lynda.com
- Чему учимся: использовать разные модели атрибуции (в том числе линейную, по первому и последнему взаимодействию), маркетинг-микс моделирование
- Сколько времени займет: около 2 часов
Интернет-маркетинг как система
- Организатор: Skillfactory
- Чему учимся: воспринимать маркетинг, основанный на данных, как целостную систему; выстраивать маркетинговую стратегию, монетизировать клиентскую базу, оптимизировать сайт
- Сколько времени займет: около 7 часов в неделю. Раз в 3 недели — работа над кейсами в очной форме, в конце курса — дипломный проект
Foundations of Marketing Analytics
- Организатор: Coursera
- Чему учимся: использовать статистическую, управленческую и другие виды сегментации, таргетинговые и скоринговые модели
- Сколько времени займет: около 7 часов в неделю
Системы аналитики
Когда азы уже освоены, пора двигаться дальше — в сторону систем аналитики:
UX-аналитик
- Организатор: aic., Skillbox и Tagline
- Чему учимся: анализировать поведение пользователя, чтобы правильно разработать дизайн продукта, работать с Google-аналитикой и с данными в целом
- Сколько времени займет: 16 недель
Agile Marketing Foundations
- Организатор: Lynda.com
- Чему учимся: понимать основные принципы и инструменты agile-маркетинга, роль данных в современном маркетинге
- Сколько времени займет: чуть больше часа
Инструменты Google для аналитики
Google Академия
- Организатор: Google
- Чему учимся: пользоваться Google Рекламой, Google Analytics 360 и Google Tag Manager; анализировать основные отчеты в Google Аналитике, настраивать и отслеживать кампании, собирать и обрабатывать данные, внедрять теги в Google Tag Manager
- Сколько времени займет: продолжительность зависит от выбранного курса
Data science / Data analysis
Digital-трансформация невозможна без работы с данными, которые важно анализировать и правильно понимать.
Курсы по Data Analysis
- Организатор: edX
- Чему учимся: использовать машинное обучение, рандомизацию, количественные методы аналитики
- Сколько времени займет: зависит от выбранного курса
Data Science for Digital Marketing
- Организатор: Southampton Data Science Academy
- Чему учимся: эффективно использовать техники анализа данных, лучше понимать покупателей или клиентов
- Сколько времени займет: 6 недель
Data Analysis for Decision Making
- Организатор: edX
- Чему учимся: анализировать состояние разных сфер вашего бизнеса, сравнивать подходы к решению задач и приспосабливать продукты и услуги к конкретной целевой аудитории
- Сколько времени займет: по 8–10 часов в неделю, в целом — 7 недель
Digital Marketing and Data Analytics — online (MA)
- Организатор: Emerson College, магистерская программа
- Чему учимся: внедрять в кампании digital-сторителлинг и стратегии контент-маркетинга, использовать инструменты аналитики социальных медиа, тестировать digital-кампании
- Сколько времени займет: 1 год
Программирование и машинное обучение для аналитики
В 2018 году одним из главных трендов было использование big data и машинного обучения.
Курсы программирования разного уровня для digital-маркетологов от Digital God
- Организатор: Digital God
- Чему учимся: автоматизировать свою работу, обретать независимость от аналитиков и разработчиков
- Сколько времени займет: продолжительность зависит от выбранного курса
Основы машинного обучения
- Организатор: Moscow Coding School
- Чему учимся: сочетать инструменты машинного обучения, использовать NumPy, Pandas, Matplotlib, создавать модели, подходящие профилю задачи
- Сколько времени займет: базовый курс — от 7 часов
SQL и получение данных
- Организатор: Netology
- Чему учимся: писать SQL-запросы, группировать и фильтровать данные из базы данных, использовать аналитические функции SQL, подключаться к базе данных из Python
- Сколько времени займет: 1 месяц
SQL for Newbs: Data Analysis for Beginners
- Организатор: Udemy
- Чему учимся: анализировать пользовательское поведение в SQL, принимать решения, основанные на данных, оценивать и отслеживать рекламную деятельность
- Сколько времени займет: от 3 часов
R Programming for Data Analysis & Data Visualization
- Организатор: Udemy
- Чему учимся: использовать R Studio, писать коды и векторы в R, создавать и использовать матрицы и переменные
- Сколько времени займет: от 4 часов в неделю.
Аналитик данных на Python
- Организатор: Skillbox
- Чему учимся: работать с базами email-рассылки, строить модели машинного обучения, использовать парсинг открытых данных
- Сколько времени займет: 16 недель
Python для анализа данных
- Организатор: Skillfactory
- Чему учимся: использовать Python и Pandas для аналитики, выстраивать сквозную аналитику, работать с открытыми API
- Сколько времени займет: 8 недель
Applied Data Science with Python Specialization
- Организатор: Coursera
- Чему учимся: применять машинное обучение, текстовый анализ, грамотно визуализировать данные, анализировать социальные медиа с помощью Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Nltk и Networkx
- Сколько времени займет: 7 часов в неделю, в целом — 5 месяцев
Marketing Analytics in R: Choice Modeling
- Организатор: DataCamp
- Чему учимся: систематизировать данные о выборе, который делают покупатели и клиенты, прогнозировать модели этого выбора в R и представлять результаты
- Сколько времени займет: от 4 часов в неделю. Программа курса включает как практический анализ, так и совместный — основанный на исследованиях
Marketing Analytics in R: Statistical Modeling
- Организатор: DataCamp
- Чему учимся: моделировать customer lifetime value с помощью линейной регрессии, моделировать оборот клиентов с помощью логистической регрессии, принимать бизнес-решения, основанные на данных, а не интуитивные
- Сколько времени займет: от 4 часов
Cluster Analysis in R
- Организатор: DataCamp
- Чему учимся: пользоваться кластерным анализом в R
- Сколько времени займет: от 4 часов