Аналитика и машинное обучение для маркетологов: где и чему учиться

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