Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
L’un des plus grands défis lorsqu’on apprend des compétences techniques en data science est de comprendre comment elles se traduisent dans des métiers concrets. Que vous souhaitiez progresser dans votre poste en marketing en intégrant Python et pandas, ou que vous cherchiez à comprendre le type de missions d’un data scientist au sein d’une équipe marketing, ce cours est fait pour vous. Nous allons entraîner la traduction de questions métier courantes en résultats mesurables, notamment « Comment cette campagne a-t-elle performé ? », « Quel canal apporte le plus d’abonnés ? », « Pourquoi un canal donné sous-performe-t-il ? », et bien d’autres, à l’aide d’un faux jeu de données basé sur l’activité d’une entreprise d’abonnements en ligne. Ce cours s’appuie sur les fondamentaux de Python et de pandas, comme la jointure/le découpage de jeux de données, groupby(), la correction des types de données et la visualisation des résultats avec matplotlib.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Pandas
Dans ce chapitre, vous reverrez les bases de pandas, notamment l’import de jeux de données, l’analyse exploratoire et les graphiques de base.
- Introduction à pandas pour le marketing50 XP
- Importer le jeu de données100 XP
- Examiner les données100 XP
- Types de données et fusion de données50 XP
- Mettre à jour le type de données d’une colonne100 XP
- Ajouter de nouvelles colonnes100 XP
- Colonnes de dates100 XP
- Première analyse exploratoire50 XP
- Portée marketing quotidienne par canal100 XP
- Visualiser la portée marketing quotidienne100 XP
2
Analyse exploratoire et statistiques descriptives
Dans ce chapitre, vous découvrirez des indicateurs marketing courants et comment les calculer avec pandas. Vous visualiserez aussi vos résultats et vous vous entraînerez à segmenter vos utilisateurs.
3
Attribution des conversions
Dans ce chapitre, vous construirez des fonctions pour automatiser des analyses marketing courantes et comprendre pourquoi certains canaux ont affiché des taux de conversion inférieurs à la normale fin janvier.
4
Test A/B de personnalisation
Dans ce chapitre, vous analyserez un test A/B et verrez l’importance de la segmentation pour interpréter correctement les résultats d’un test.
Analyzing Marketing Campaigns with pandas
Cours
terminé
