Para qué te prepara:
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.
Titulación:
Doble Titulación Expedida por EUROINNOVA BUSINESS SCHOOL y Avalada por la Escuela Superior de Cualificaciones Profesionales
Objetivos:
- 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.
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:
- Reflexiones básicas sobre el proceso de agregación de valor a la información: del dato al conocimiento - Breves nociones conceptuales - Análisis de la evolución paradigmática de los SIE - Aspectos conceptuales - Tipología y evolución de los SAGMk - 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 - 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 - 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 - El proceso de extracción de conocimiento - La minería de datos: el corazón del proceso de extracción de conocimiento - Consideraciones previas sobre la Computación Flexible - Sistemas difusos - Algoritmos genéticos (AG) - Algoritmos genéticos multiobjetivo - Sistemas difusos evolutivos - Recogida de datos - Tratamiento de los datos - Representación e inclusión del conocimiento del experto - 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 - 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 - Consideraciones iniciales - Principales cuestiones del procedimiento - Consideraciones iniciales - Principales cuestiones del procedimiento - 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 - Análisis del comportamiento del algoritmo de aprendizaje en el método de predicción - Interpretación de los resultados obtenidos en el método de predicción - Análisis del comportamiento del algoritmo de aprendizaje en el método descriptivo - Interpretación de los resultados obtenidos en el método descriptivoUNIDAD DIDÁCTICA 1. UNA APROXIMACIÓN INICIAL AL MARCO DE UTILIZACIÓN DE LOS MODELOS EN LA EMPRESA: LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EL MODELADO EN MARKETING: ANÁLISIS TEÓRICO Y EMPÍRICO
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MARCO TEÓRICO DE LA METODOLOGÍA: EXTRACCIÓN DE CONOCIMIENTO Y SISTEMAS DIFUSOS EVOLUTIVOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PROPUESTAS METODOLÓGICAS PARA EL MODELADO CAUSAL EN MARKETING MEDIANTE SISTEMAS DIFUSOS GENÉTICOS
UNIDAD DIDÁCTICA 5. EXPERIMENTACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CONSIDERACIONES FINALES