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Curso Gratuito Especialista en Sistemas Inteligentes de Marketing

Duración: 200
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Valoración: 4.5 /5 basada en 41 revisores
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Para qué te prepara este curso subvencionado Curso Gratuito Especialista en Sistemas Inteligentes de Marketing:

El curso en Sistemas Inteligentes de Marketing le prepara para desarrollar la extracción de conocimiento de las bases de datos empresariales, en concreto de marketing.

A quién va dirigido:

El presente curso en Sistemas Inteligentes de Marketing está dirigido a profesionales, responsables y directivos de marketing y publicidad que quieran obtener una formación en las técnicas y procedimientos utilizados para estudiar los acontecimientos en a cualquier empresa.

Objetivos de este curso subvencionado Curso Gratuito Especialista en Sistemas Inteligentes de Marketing:

- Conocer el valor que tiene la información y el conocimiento en el ámbito empresarial. - Aprender qué es el Sistema de información empresarial y Sistema de apoyo a la gestión de Marketing. - Aprender los métodos utilizados para la estimación de modelos causales en Marketing. - Realizar una extracción de conocimiento (KDD) y minería de datos. - Aplicación de la metodología de KDD.

Salidas Laborales:

Dirección de empresas, Marketing, Dirección Comercial.

 

Resumen:

Este curso en Sistemas Inteligentes de Marketing le ofrece una formación especializada en la materia. En la actualidad, el entorno de negocios está cambiando a gran velocidad. El impacto de los avances tecnológicos, la globalización de los mercados, el cambio en el balance de poder en favor de los consumidores, el entorno competitivo y la cada vez menor lealtad a las marcas, entre otras tendencias, están modificando las estrategias de marketing. Por eso con este curso de Sistemas Inteligentes de Marketing se estudia los acontecimientos en torno a la empresa, para obtener información valiosa respecto a las estrategias de marketing.

Titulación:

Doble Titulación Expedida por EUROINNOVA BUSINESS SCHOOL y Avalada por la Escuela Superior de Cualificaciones Profesionales

Metodología:

Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.

Temario:


UNIDAD DIDÁCTICA 1. UNA APROXIMACIÓN INICIAL AL MARCO DE UTILIZACIÓN DE LOS MODELOS EN LA EMPRESA: LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN
  1. Consideraciones previas sobre el valor de la información y el conocimiento
  2. - Reflexiones básicas sobre el proceso de agregación de valor a la información: del dato al conocimiento

  3. Los sistemas de información empresariales
  4. - Breves nociones conceptuales

    - Análisis de la evolución paradigmática de los SIE

  5. El Sistema de apoyo a la gestión de Marketing
  6. - Aspectos conceptuales

    - Tipología y evolución de los SAGMk

UNIDAD DIDÁCTICA 2. EL MODELADO EN MARKETING: ANÁLISIS TEÓRICO Y EMPÍRICO
  1. Consideraciones introductorias en relación al papel del modelado causal en el proceso de investigación científica
  2. Modelos y proceso de modelado: una aproximación genérica
  3. - El modelo: aspectos conceptuales

    - Breves consideraciones acerca de la relación entre modelos y teorías

    - Una aproximación general al proceso de modelado

    - Características deseables en un modelo

  4. El modelado en Marketing
  5. - Consideraciones introductorias

    - Evolución del modelado en Marketing: Una reseña histórica

    - El proceso de modelado en Marketing: Una visión moderna para la implementación de modelos

    - Clasificación de los modelos en Marketing

  6. Métodos utilizados para la estimación de modelos causales en Marketing: Una visión sintética
  7. - Aproximación sintética a los métodos utilizados para el análisis de la causalidad

    - Modelos de ecuaciones estructurales

    - Metaanálisis sobre las técnicas utilizadas en Marketing para testar modelos causales. Especial atención a los MEE

UNIDAD DIDÁCTICA 3. MARCO TEÓRICO DE LA METODOLOGÍA: EXTRACCIÓN DE CONOCIMIENTO Y SISTEMAS DIFUSOS EVOLUTIVOS
  1. Introducción
  2. Extracción de conocimiento (KDD) y minería de datos
  3. - El proceso de extracción de conocimiento

    - La minería de datos: el corazón del proceso de extracción de conocimiento

  4. Aproximación a los sistemas difusos
  5. - Consideraciones previas sobre la Computación Flexible

    - Sistemas difusos

    - Algoritmos genéticos (AG)

    - Algoritmos genéticos multiobjetivo

    - Sistemas difusos evolutivos

UNIDAD DIDÁCTICA 4. PROPUESTAS METODOLÓGICAS PARA EL MODELADO CAUSAL EN MARKETING MEDIANTE SISTEMAS DIFUSOS GENÉTICOS
  1. Introducción
  2. Metodología de manejo de la información
  3. - Recogida de datos

    - Tratamiento de los datos

    - Representación e inclusión del conocimiento del experto

  4. Método de predicción
  5. - Algoritmo genético estilo Pittsburg

    - Esquema de codificación: base de reglas difusas DNF

    - Funciones objetivo: precisión e interpretabilidad

    - Esquema evolutivo multiobjetivo basado en NSGA-II

    - Generación de la población inicial

    - Operadores genéticos

  6. Método descriptivo
  7. - Algoritmo genético estilo Michigan

    - Proceso de descubrimiento de subgrupos

    - Esquema de codificación

    - Funciones objetivo: soporte y confianza

    - Esquema evolutivo multiobjetivo basado en NSGA-II

    - Generación de la población inicial

    - Operadores genéticos

  8. Protocolo para el análisis de los resultados del método predictivo
  9. - Consideraciones iniciales

    - Principales cuestiones del procedimiento

  10. Protocolo para el análisis de los resultados del método descriptivo
  11. - Consideraciones iniciales

    - Principales cuestiones del procedimiento

UNIDAD DIDÁCTICA 5. EXPERIMENTACIÓN
  1. Presentación del modelo de referencial
  2. - Reflexiones previas

    - Comentarios sobre el trabajo ?Measuring the customer experience in online environments: a structural modeling approach?, de Thomas Novak, Donna Hoffman y Yiu-Fai Yung

  3. Aplicación del método de predicción
  4. - Análisis del comportamiento del algoritmo de aprendizaje en el método de predicción

    - Interpretación de los resultados obtenidos en el método de predicción

  5. Aplicación del método descriptivo
  6. - Análisis del comportamiento del algoritmo de aprendizaje en el método descriptivo

    - Interpretación de los resultados obtenidos en el método descriptivo

UNIDAD DIDÁCTICA 6. CONSIDERACIONES FINALES
  1. Síntesis final: principales aportaciones
  2. Implicaciones empresariales
  3. Retos futuros: oportunidades de investigación
  4. EDITORIAL ACADÉMICA Y TÉCNICA: Índice de libro Sistemas inteligentes de Marketing para modelado causal. Autores: Francisco J. Martínez-Lopez y Jorge Casillas y Francisco Jose Martínez. Publicado por Delta Publicaciones
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