12 модулей с 19 сентября по 11 декабря
Школа Анализа Данных 2024
Онлайн-курс по количественному анализу данных в маркетинговых исследованиях
О курсе
Школа Анализа Данных 2024 — это девятнадцатый поток курса Марка Шафира, CEO агентства RADAR. Курс «родился» на факультете социальных наук НИУ ВШЭ, где Марк читал его для студентов магистратуры программы «прикладные методы социального анализа рынков». Также Марк вел его в Британке и в школе ОИРОМ-ВШЭ. В последние 3 года Школа Анализа Данных является флагманским курсом в RADAR.Школе.
За это время курс прошли более 2000 человек, которые сейчас работают в ведущих компаниях по всему миру.
Каждый год Марк улучшает и дополняет курс. Добавляются новые методы, показатели, способы интерпретации результатов.
Главная «фишка» обновленного курса 2024 — это включение рубрики по работе в Python и R в каждый модуль. В прошлом ученики Марка, а теперь специалисты лаборатории по разработке web-приложений по анализу данных Даниил Чеппа и Андрей Тимофеев покажут, как делать каждый из разбираемых методов анализа с помощью кода Python и R.
Кому подойдет
Представителям исследовательских агентств
чтобы понимать, для каких бизнес-задач какие методы используются, нарастить знания, увидеть новые возможности применения методов, овладеть хитростями и приёмами работы с методами
Представителям компаний-заказчиков исследований
чтобы понимать, почему ваши исполнители используют тот или иной метод исследования, и как они его используют, чтобы видеть данные и понимать, что из них еще можно «выжать»
Студентам-социологам и маркетологам
чтобы увидеть, как методы анализа данных социологических и маркетинговых исследований применяются на практике, как они работают, а когда их нельзя применять, и как интерпретировать результаты
Всем, кто сталкивается
с данными пользователей
с данными пользователей
со сбором, обработкой и анализом: опросных данных, внутренних клиентских, из социальных медиа, и т. д.
Как проходит обучение
Старт курса: 19 сентября
Выбор тарифа
Есть три варианта прохождения курса: бесплатные теоретические лекции, которые помогут погрузиться в основы анализа данных (тариф Free), + практические мастер-классы, на которых будем показывать способы применения методов в жизнь (тариф Light), + домашние задания и еженедельные разборы ваших работ на онлайн встречах (тариф Full). Количество мест на Full ограничено, потому что мы хотим дать каждому нашему слушателю подробный фидбек по его работе.
Мастер-классы
На мастер-классах будем знакомиться с методологиями ценовых исследований и смотреть, как они работают на практических кейсах. Мастер-классы будут проходить по четвергам онлайн в Zoom в 19:00 (МСК)
Разбор домашних заданий
Разборы для первого потока будут проходить по средам в 19:00 (МСК), для второго — по пятницам в 15:00 (МСК) онлайн в Zoom. На этих встречах будем давать подробные комментарии по каждой работе. Если вы хотите посмотреть на работы других слушателей и поучаствовать в обсуждении, то можете также подключаться на разборы не своего потока.
Доступ и учебные материалы
Все учебные материалы мы загружаем в GetCourse: там вы найдете видео-записи мастер-классов и разборов домашек, презентации, статьи, доп. материалы, симуляторы и инструменты. Доступ дается на 6 месяцев с момента покупки.
Вопросы и общение
У курса есть свой чат в Телеграме, где вы сможете познакомиться с другими студентами, задать преподавателям интересующий вас вопрос и отслеживать организационные моменты. Ссылка на добавление в чат приходит на указанную почту после покупки курса.
Теория
Теоретические будут доступны в записи начиная с 16 сентября. Они отлично подойдут, для того, если вы хотите познакомиться или освежить знания перед началом остальных занятий.
Программа
I. Организация базы, типы переменных, веса, таблицы
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set’ы. Таблицы сопряженности.
19.09 мастер-класс
25.09 или 27.09 разбор д/з
25.09 или 27.09 разбор д/з
II. Значимые различия и доверительные интервалы
Аппарат проверки гипотез. Стандартная ошибка. Доверительные интервалы. T-test: сравнение средних. Z-test: сравнение долей признаков. Статистически значимые различия. Дисперсионный анализ.
26.09 мастер-класс
02.10 или 04.10 разбор д/з
02.10 или 04.10 разбор д/з
III. Корреляция и меры связи
Связь и зависимость. Меры связи для разных типов шкал. Анализ стандартизованных остатков. Ранговая корреляция. Корреляция Пирсона. Частная корреляция.
03.10 мастер-класс
09.10 или 11.10 разбор д/з
09.10 или 11.10 разбор д/з
IV. Анализ соответствий и карты восприятия
Профили, массы, расстояния, инерция. Координаты и вклады. Интерпретация полюсов осей. Разграничение карт на сектора. Виды нормализации. Простой и множественный анализ соответствий.
10.10 мастер-класс
16.10 или 18.10 разбор д/з
16.10 или 18.10 разбор д/з
V. Разведочный факторный анализ и снижение размерности
Метод главных компонент (PCA). Выбор количества факторов. Факторные нагрузки и факторные значения. Вращение осей. Категориальный факторный анализ (CatPCA). Многомерное шкалирование.
17.10 мастер-класс
23.10 или 25.10 разбор д/з
23.10 или 25.10 разбор д/з
VI. Кластерный анализ и сегментация
Выбор кластеризующих переменных. Выбор формы кластеров. Выбор метрики пространства. Определение количества кластеров. Метод K-means. Иерархические методы. Кластеры на факторах.
24.10 мастер-класс
30.10 или 01.11 разбор д/з
30.10 или 01.11 разбор д/з
VII. Дискриминантный анализ и обучающая выборка
Оценка устойчивости кластерного решения. Обучающая и обучаемая выборка. Дискриминантная функция. Процент верных предсказаний. Карты различий сегментов. Векторные карты.
31.10 мастер-класс
06.11 или 08.11 разбор д/з
06.11 или 08.11 разбор д/з
VIII. Деревья классификации и скоринг-системы
Алгоритмы CHAID, ECHAID, C&RT, QUEST. Критерии роста и остановки дерева. Выбор предикторов, регулировка разбиений. Работа с узлами. Предсказательная сила дерева.
07.11 мастер-класс
13.11 или 15.11 разбор д/з
13.11 или 15.11 разбор д/з
IX. Линейные и нелинейные регрессии и моделирование
Простая линейная регрессия. Параметры модели. Остатки и ошибки. Ограничения регрессии. Интерпретация коэффициентов. Множественная регрессия. Dummy-переменные. Нелинейные регрессии. Подбор модели.
14.11 мастер-класс
20.11 или 22.11 разбор д/з
20.11 или 22.11 разбор д/з
X. Логистические регрессии и моделирование вероятностей
Отношение шансов. Логит-модели. Интерпретация коэффициентов. Пошаговые методы. Процент верных предсказаний. Переобучение регрессии. Эффекты взаимодействия.
21.11 мастер-класс
27.11 или 29.11 разбор д/з
27.11 или 29.11 разбор д/з
XI. Conjoint и оптимизация продукта
Атрибуты, уровни, профили, полезности, важности. Ортогональный план. RBC, ACA, CBC, MaxDiff, Menu-Based. Оптимизация продукта. Работа в симуляторах.
28.11 мастер-класс
04.12 или 06.12 разбор д/з
04.12 или 06.12 разбор д/з
XII. Временные ряды и прогнозирование
Тренд и сезонность. Автокорреляция и авторегрессия. Модели ARIMA. Значимость параметров и критерии качества.
05.12 мастер-класс
11.12 или 13.12 разбор д/з
11.12 или 13.12 разбор д/з
Преподаватель
Эксперты
Марк Шафир
CEO&Co-founder
RADAR research agency
Закончил Вышку в 2006 году.
В 2007 году основал исследовательское агентство RADAR. Специализируется на анализе данных маркетинговых исследований и data-сторителлинге.
В 2007 году основал исследовательское агентство RADAR. Специализируется на анализе данных маркетинговых исследований и data-сторителлинге.
21 год в индустрии маркетинговых исследований. Большой опыт работы с крупнейшими игроками российского рынка в сфере стратегического маркетинга.
19 лет преподавания, из которых 14 лет в НИУ ВШЭ (курсы "Введение в маркетинговые исследования" и "Современные методы анализа данных").
Даниил Чеппа
Team Lead
RADAR Research agency
RADAR Research agency
Учился на последнем потоке Марка в НИУ ВШЭ. Пришел в RADAR в 2020 году. Сейчас тимлид команды Conjoint и ценовых исследований. Основные клиенты: ГК Самолет, Догма, МТС, ROUST, Home Bank, Эр-Телеком, X5 Group, Metro, OTC Pharm, и др. Помимо исследований занимается разработкой софта для Conjoint-решений.
Кроме Радара работал в Стартап Студии банка Уралсиб, где занимался оценкой экономики и рисков стартапов с помощью сращения полевых данных исследований с финансовыми данными рынка.
Кроме Радара работал в Стартап Студии банка Уралсиб, где занимался оценкой экономики и рисков стартапов с помощью сращения полевых данных исследований с финансовыми данными рынка.
Андрей Тимофеев
Research Project Manager
RADAR research agency
RADAR research agency
В Радаре с 2023 года. Работал с клиентами: ГК Самолет, Догма, Брусника, Metro, Бюро 1440, и др. В Радаре помимо проектов занимается разработкой софта для анализа и визуализации данных. На его счету программа для работы c анализом соответствий, софт для подбора оптимального кластерного решения для сегментации, инструмент для работы с ограничениями регрессионного анализа, и другие.
Тарифы
Full
теория + мастер-классы + домашние задания
‣ всего 40 мест
‣ всё, что включает тариф Light
+12 онлайн-занятий для разбора домашних заданий
‣ всё, что включает тариф Light
+12 онлайн-занятий для разбора домашних заданий
13 000 руб. за 1 модуль
15 000 руб после 12 сентября 2024
135 000 руб. за 12 модулей
155 000 руб после 12 сентября 2024
Light
теория + мастер-классы
‣ 12 мастер-классов с возможностью задавать вопросы преподавателю во время занятия
‣ доступ к записям на полгода
‣ доступ к чату студентов
‣ сертификат о прохождении курса
‣ доступ к записям на полгода
‣ доступ к чату студентов
‣ сертификат о прохождении курса
7 000 руб. за 1 модуль
9 000 руб после 12 сентября 2024
75 000 руб. за 12 модулей
95 000 руб после 12 сентября 2024
Free
только теория в записи
‣ 12 лекций, дающих базу для анализа данных
Бесплатно
Возможности оплаты
Если вы хотите оплатить как юр.лицо, пишите нам на почту support@radar-school.ru
*покупка курса в рассрочку возможна только используя российские платежные сервисы
*покупка курса в рассрочку возможна только используя российские платежные сервисы
В России
+ Картой любого банка России
+ Системой Быстрых Платежей
+ Яндекс.Пэй
+ Сбер Pay
+ Тинькофф Pay
+ Системой Быстрых Платежей
+ Яндекс.Пэй
+ Сбер Pay
+ Тинькофф Pay
Вне России
+ Картами Visa, Mastercard, American Express
+ PayAnyWay
+ PayAnyWay
В рассрочку*
- Тинькофф на 3/4/6 месяцев
- Всегда.Да на 3/4/6 месяцев
- Покупай со Сбером на 6 месяцев
- Я.Сплит на 2/4 месяца
Q&A
Как показывает опыт, пробование новых умений на практике и обратная связь дают качественно новый уровень компетенции. Плюс, часто бывает, что при выполнении домашнего задания студенты сталкиваются с вопросами, которые лучше проговорить с преподавателем. Также на разборе вы увидите, с какими другими проблемами можно столкнуться.
Домашние задания будут посвящены решению определенных бизнес-задач с помощью рассматриваемого метода (или группы методов). Вам нужно будет произвести расчеты в в SPSS/Excel/макросах/Python/R и подготовить короткую презентацию в PowerPoint/KeyNote. Базы можно использовать свои, либо, если нет своих, мы предоставим тренировочные базы.
На мастер-классах учим работе в SPSS, Python и R. Обеспечиваем макросами и веб-утилитами собственной разработки. Если работаете в другой среде, можете использовать её
6−8 дней. Домашнее задание задается после мастер-класса в четверг. Для первого потока дедлайн — 12:00 среды, для второго — 23:59 четверга.
Безусловно да! Разбор работ других — это тоже отличный способ научиться. Кроме того, на воркшопе можно вступить в дискуссию, задать вопросы по любой работе, обменяться опытом.
Если вы первый раз пользуетесь платформой GetCourse: После оплаты заказа на указанный вами e-mail приходит письмо, в котором содержатся данные для доступа в личный кабинет на платформе GetCourse. Вам нужно будет подтвердить e-mail (пройти по соответствующей ссылке в письме), после чего вы будете зарегистрированы.
Если вы уже пользовались платформой GetCourse, то вам не нужно повторно регистрироваться, тренинг должен отобразиться в вашем личном кабинете после завершения заказа.
Если вы уже пользовались платформой GetCourse, то вам не нужно повторно регистрироваться, тренинг должен отобразиться в вашем личном кабинете после завершения заказа.
Доступ к учебным материалам (записям занятий, презентациям, базам и т. д.) будет сохранятся в течении 6 месяцев со дня покупки.
Да, в курсе курс «Школа Анализа Данных 2024» интересующие модули можно купить отдельно.
Да, даже если курс уже идет или закончился, вы все еще можете его купить. Мы записываем и сохраняем все вебинары, поэтому вы сможете посмотреть их в записи.
Да, можно, пишите нам на support@radar-school.ru
Да, есть, пишите на support@radar-school.ru, мы вышлем.
Можно, в случае, если на тарифе Full остались свободные места. Пишите нам на support@radar-school.ru — мы уточним актуальные данные.
Письмо со ссылкой на добавление в чат курса должно было прийти на почту, указанную при покупке. Поищите входящие письма от отправителя «school@radar-research.ru», либо проверьте папку «Спам». Если письмо со ссылкой никак не находится, пишите нам на support@radar-school.ru
Нет, для юридических лиц возможна только 100% предоплата.
После поступления 100% оплаты вашим сотрудникам на корпоративные почты придет письмо для подтверждения e-mail, в нем будут логин и пароль для входа. После подтверждения e-mail мы пришлем письма с организационной информацией на тот же электронный адрес.
Да, если вы уже проходили какой-либо из платных курсов RADAR. Школы (как физическое или как юридическое лицо, на вас распространяется скидка 5%.
Также при оформлении 3+ сотрудников от одного юр. лица, делаем скидку 5%.
Также при оформлении 3+ сотрудников от одного юр. лица, делаем скидку 5%.
Цена закрепляется за вами на момент создания заказа на GetCourse. Оплатить заказ можно в любое время после создания. Если вы создавали заказ, но потеряли ссылку на страницу оплаты, пишите нам на support@radar-school.ru
Остались вопросы?
Пишите нам на почту
support@radar-school.ru
support@radar-school.ru