Скачать курс «Матемаркетинг 2020» — Матемаркетинг | Отзывы | Складчина

Матемаркетинг 2020

0/5 ·
Создан: 25 августа 2020 г. Обновлён: 23 марта 2026 г.

Матемаркетинг — это 80 докладов от экспертов мирового уровня, разбирающих реальные кейсы в маркетинговой и продуктовой аналитике. Конференция объединяет специалистов для решения прикладных задач в сферах e-commerce, SaaS и медиа.

В программе фокус на глубокой технической экспертизе: от настройки BI-систем и ETL-процессов до внедрения ML-алгоритмов в маркетинг. Вы увидите, как превращать разрозненные массивы данных в предикативную аналитику и как использовать Python и R для автоматизации рутинных маркетинговых процессов. Материал будет полезен продуктовым аналитикам, performance-маркетологам и руководителям отделов, которые стремятся уйти от поверхностных отчетов к визуализации данных как полноценному продукту.

Другие материалы школы

Aha! Международная конференция по продуктовой аналитике Можно купить
1 422 ₽ 15 900 ₽ −91%

Aha! Международная конференция по продуктовой аналитике

Матемаркетинг
0 · 0 отзывов

Отзывов пока нет. Будьте первым!

Ещё интересные курсы

Веб-аналитика на практике: когортный анализ сайта и приложения Можно купить
80 ₽ 490 ₽ −84%

Веб-аналитика на практике: когортный анализ сайта и приложения

Андрей Свердлов
Маркетинг. Измерение эффективности Можно купить
90 ₽ 2 100 ₽ −96%

Маркетинг. Измерение эффективности

Дмитрий Зорин
Microsoft Power BI Desktop для пользователей Можно купить
552 ₽ 14 990 ₽ −96%

Microsoft Power BI Desktop для пользователей

Ольга Кулешова
Бизнес-анализ по данным базы 1С. Интеграция c платформами BI Можно купить
138 ₽ 3 000 ₽ −95%

Бизнес-анализ по данным базы 1С. Интеграция c платформами BI

infostart
Сертификация CoMagic: специалист по ведению аккаунтов Можно купить
364 ₽ 500 ₽ −27%

Сертификация CoMagic: специалист по ведению аккаунтов

Sertifikat-Guru
Б
Можно купить
92 ₽

Бизнес тренды со всего мира в твоем телефоне. Подписка на 3 месяца

Андрей Онистрат
И
Можно купить
176 ₽ 500 ₽ −65%

Искусственный интеллект и машинное обучение: итоги 2021 года

Сергей Марков