Impulsa tu estrategia con datos y Marketing Digital
En este curso, los estudiantes descubrirán el poder del machine learning en el marketing digital, aprendiendo a implementar modelos avanzados para mejorar la experiencia del cliente y optimizar estrategias comerciales. A lo largo del curso, se explorarán técnicas clave como: Segmentación y arquetipación de clientes para personalizar campañas. Sistemas de recomendación que transforman la experiencia del usuario. Procesamiento de lenguaje natural para analizar sentimientos y detectar patrones en el comportamiento de los clientes.
¿Por qué aprender machine learning para marketing digital? Empresas líderes como Netflix y YouTube ya están utilizando estas herramientas para impulsar su rentabilidad. En Netflix, el 80% de la actividad es generada por recomendaciones personalizadas, y en YouTube, aproximadamente el 70%.
¡Te invitamos a nuestro curso para profesionales interesados en el aprendizaje automático! Aprenderás técnicas para mejorar la personalización, optimizar campañas y entender mejor a tus clientes, además de dominar Python para manejar datos y tomar decisiones más efectivas. ¡No te pierdas la oportunidad de llevar tus habilidades al siguiente nivel y marcar la diferencia en tu empresa!
Dirigido a
Profesionales de marketing, analistas de datos, desarrolladores, líderes de producto y emprendedores, interesados en aplicar machine learning y Python para mejorar la segmentación de clientes, optimizar campañas y crear soluciones personalizadas. También es ideal para académicos y estudiantes avanzados que deseen complementar su formación teórica con habilidades prácticas, desarrollando modelos de segmentación y sistemas de recomendación, mientras adquieren conocimientos clave de marketing.
Objetivos
Al finalizar el curso, estarás en capacidad de:
- Reconocer las características, usos, ventajas y desventajas de los distintos algoritmos de machine learning para segmentar y arquetipar clientes y generar recomendaciones a sus clientes.
- Identificar situaciones pertinentes para el uso de los distintos algoritmos de aprendizaje de máquinas para generar para segmentar y arquetipar clientes y generar recomendaciones a sus clientes.
- Evaluar e interpretar los resultados de los distintos algoritmos de machine learning para segmentar y arquetipar clientes y generar recomendaciones a sus clientes.
- Identificar, procesar y organizar tanto datos tabulares como texto escrito para implementar algoritmos que permitan segmentar y arquetipar clientes, así como generar recomendaciones personalizadas.
Metodología
El curso se realizará de manera virtual mediante sesiones sincrónicas de 2 horas. Al ser un curso de enfoque aplicado, las clases seguirán un formato combinado de exposición magistral y taller, en el que se alternarán la presentación de conceptos teóricos con la implementación práctica de los mismos en el software libre Python, para demostrar el funcionamiento de los algoritmos en contextos reales.
Se llevarán a cabo 12 sesiones sincrónicas, de las cuales 10 serán clases magistrales-taller, acompañadas de tareas para reforzar los aprendizajes prácticos. Además, se dedicarán 2 sesiones exclusivamente a ejercicios prácticos: una a mitad del curso y otra al final, con el objetivo de repasar y consolidar los contenidos y ejercicios desarrollados en las clases magistrales.
Nota: El curso se llevará a cabo utilizando Python a través de Google Colab, una herramienta gratuita de Google para ejecutar Python en la nube. Se recomienda tener una cuenta de Gmail para facilitar el acceso a la plataforma. También puedes trabajar en tu computadora personal con al menos 4GB de RAM, aunque se sugiere contar con 8GB o más para un mejor rendimiento. Aunque no es obligatorio, una cuenta paga de ChatGPT será útil para generar y corregir código, así como para crear imágenes que resuman los hallazgos obtenidos con los modelos. Dado que este campo está en constante evolución, es posible que surjan nuevas herramientas gratuitas al momento de realizar el curso.
Contenido
Segmentación y arquetipado de consumidores y clientes
- Algoritmos de Segmentación y Arquetipación: K-medias y Clustering Jerárquico.
- Introducción a Python y a Google Colab.
- Aplicación y evaluación de los algoritmos de segmentación y arquetipado.
- Sesión de práctica.
Sistemas de recomendación
- Estructura y tipos de los sistemas de recomendación personalizados.
- Sistemas colaborativos basados en artículos.
- Sistemas colaborativos basados en usuarios.
- Sistemas basados en descripción, comentarios, y metadatos. Procesamiento del lenguaje natural en español. Análisis de Sentimientos.
- Aplicación y evaluación de los algoritmos de sistemas de recomendación
- Sesión de práctica
Profesores
Condiciones
Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.
La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.
