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Curso

Análise de campanhas de marketing com pandas

BásicoNível de habilidade

Atualizado 04/2026

Desenvolva suas habilidades com pandas e responda a perguntas de marketing combinando, dividindo, visualizando e muito mais!

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PythonExploratory Data Analysis

4 h

14 vídeos

53 Exercícios

4,500 XP

33,760

Declaração de realização

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Descrição do curso

Um dos maiores desafios ao estudar habilidades técnicas de ciência de dados é entender como essas habilidades e conceitos se traduzem no trabalho do dia a dia. Seja para avançar na sua carreira em marketing incorporando Python e pandas, seja para entender que tipo de trabalho um cientista de dados faz em uma equipe de marketing, este curso é perfeito para você. Vamos praticar a transformação de perguntas de negócio em resultados mensuráveis, como "Como essa campanha se saiu?", "Qual canal está trazendo mais assinantes?", "Por que um determinado canal está com desempenho abaixo do esperado?" e outras, usando um conjunto de dados fictício baseado nas informações de um negócio de assinaturas online. Este curso reforça fundamentos de Python e pandas, como mesclar/fatiar conjuntos de dados, groupby(), corrigir tipos de dados e visualizar resultados com matplotlib.

Pré-requisitos

Intermediate Python

1

Pandas

Neste capítulo, você vai revisar o básico de pandas, incluindo importação de conjuntos de dados, análise exploratória e gráficos básicos.

Introdução ao pandas para marketing

Importando o conjunto de dados

Examinando os dados

Tipos de dados e mesclagem de dados

Atualizando o tipo de dado de uma coluna

Adicionando novas colunas

Colunas de data

Análise exploratória inicial

Alcance de marketing diário por canal

Visualizando o alcance diário de marketing

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2

Análise exploratória e estatísticas descritivas

Neste capítulo, você vai conhecer métricas comuns de marketing e como calculá-las com pandas. Você também vai visualizar os resultados e praticar segmentação de usuários.

Introdução às métricas de marketing mais comuns

Calculando a taxa de conversão

Calculando a taxa de retenção

Segmentação de clientes

Comparando a taxa de conversão por idioma (I)

Comparando a taxa de conversão por idioma (II)

Agregando por data

Plotando resultados da campanha (I)

Visualizar taxa de conversão por idioma

Criando um DataFrame de taxa de conversão diária

Preparando os dados para visualizar a conversão diária

Visualizar a taxa de conversão diária

Plotando resultados da campanha (II)

Canais de marketing por faixa etária

Agrupando e contando por várias colunas

Analisando as taxas de retenção da campanha

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3

Atribuição de conversão

Neste capítulo, você vai criar funções para automatizar análises de marketing e descobrir por que certos canais tiveram taxas de conversão mais baixas que o normal no fim de janeiro.

Criando funções para automatizar a análise

Construindo uma função de conversão

Testar e visualizar a função de conversão

Função de plotagem

Juntando tudo

Identificando inconsistências

Taxa de conversão de house ads

Analisando a taxa de conversão de house ads

Conversão de house ads por idioma

Criando um DataFrame para house ads

Confirmando o erro nos house ads

Resolvendo inconsistências

Configurando índices de conversão

Analisando preferências dos usuários

Criando um DataFrame com base em índices

Avaliando o impacto do bug

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4

Teste A/B de personalização

Neste capítulo, você vai analisar um teste A/B e entender a importância da segmentação ao interpretar os resultados de um teste.

Testes A/B para marketing

Determinando métricas principais

Alocação do teste

Comparando taxas de conversão

Calculando lift e teste de significância

Criando uma função de lift

Avaliando a significância estatística

Teste A/B e segmentação

Criando uma função de segmentação para A/B test

Usando sua função de segmentação

Encerramento

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Análise de campanhas de marketing com pandas

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