Менеджер клієнтських даних

Основи управління взаємовідносинами з клієнтами (приблизно 3 дні)

Вступ до управління взаємовідносинами з клієнтами

Стратегічний, аналітичний, операційний CRM

Інтегровані CRM-рішення: ERP-система, сховище даних, інтелектуальний аналіз даних та OLAP

Основи захисту даних (приблизно 1 день)

Робота з даними клієнтів

Зберігання та передача даних клієнтів

Захист даних у сфері маркетингу/реклами

Штучний інтелект (ШІ) в робочому процесі

Презентація конкретних технологій ШІ

та можливих застосувань у професійному середовищі

Залучення та утримання клієнтів (близько 4 днів)

Аналіз потреб клієнтів

Управління задоволеністю клієнтів

Комунікація з клієнтами

Клієнтський досвід (CX)

Психологія взаємовідносин з клієнтами

Розробка та підтримка клієнтських баз даних

360-градусне бачення клієнта

Цілісне управління кейсами

Робота з даними клієнтів (приблизно 4 дні)

Управління зустрічами, контрактами та бюджетом

Адміністрування клієнтів

Робочі процеси між командами

Очищення бази даних

Аналітична CRM (аналіз цільових груп, аналіз цінності клієнта, прогнози)

Дашборди в реальному часі

Огляд ключових показників ефективності

Детальний аналіз

Інтерактивна візуалізація даних

Оцінка можливостей продажів

Підвищення прибутковості клієнтів (близько 3 днів)

маркетинг

Цільовий зворотній зв'язок

Інструменти сегментації

Управління кампаніями

Робочі процеси

Прозорість переходу лідів у готівку

Прогнозування продажів у реальному часі

Конвеєрні звіти

Вступ до програмного забезпечення CRM (приблизно 2 дні)

Огляд ландшафту CRM-систем

Презентація та позиціонування різних CRM-систем

Картографування технологічних потоків

Робота над проектом (близько 3 днів)

Закріплення вивченого матеріалу

Презентація результатів проекту

Хмарні концепції (близько 3,5 днів)

Переваги хмари AWS Cloud

Принципи побудови AWS Cloud

Міграція в хмару AWS Cloud

Поняття хмарної економіки

Штучний інтелект (ШІ) в робочому процесі

Презентація конкретних технологій ШІ

та можливих застосувань у професійному середовищі

Безпека та комплаєнс (близько 4,5 днів)

Модель AWS як спільна відповідальність

Концепції безпеки, управління та відповідності хмарних сервісів AWS

Функції управління доступом до AWS

Компоненти та ресурси для підтримки безпеки

Хмарні технології та сервіси (близько 5 днів)

Методи розгортання та роботи в хмарі AWS Cloud

Глобальна інфраструктура AWS

Обчислювальні сервіси AWS, сервіси баз даних, мережеві сервіси та сервіси зберігання даних

Сервіси AWS для штучного інтелекту та машинного навчання, а також аналітичні сервіси

Послуги з інших охоплених категорій сервісів AWS

Виставлення рахунків, ціноутворення та підтримка (приблизно 2 дні)

Порівняння цінових моделей AWS

Ресурси для виставлення рахунків, управління бюджетом та витратами

Технічні ресурси AWS та варіанти підтримки

Робота над проектом, підготовка до сертифікації та сертифікаційний іспит (близько 5 днів)

AWS Certified Cloud Practitioner CLF-C02

Основи статистики (близько 6 днів)

Основи теорії вимірювання (генеральна сукупність та вибірка, типи вибірок, рівні вимірювання та шкали)

Одновимірна описова статистика (частотні розподіли, центральні міри, міри дисперсії, стандартне значення, гістограми, стовпчикові діаграми, кругові діаграми, лінійні діаграми та блок-діаграми)

Двовимірна описова статистика (міри кореляції, коефіцієнти кореляції, перехресні таблиці, діаграми розсіювання та згруповані гістограми)

Основи індуктивної вивідної статистики (розподіл ймовірностей, нормальний розподіл, розподіл середніх значень, тест на значущість, перевірка нульової гіпотези Фішера, розмір ефекту, оцінка параметрів, довірчі інтервали, гістограми помилок, аналіз потужності та визначення оптимального розміру вибірки)

Штучний інтелект (ШІ) в робочому процесі

Презентація конкретних технологій ШІ

та можливих застосувань у професійному середовищі

Методи для порівняння двох груп (приблизно 5 днів)

z- і t-тест для вибірки (відхилення від заданого значення)

t-тест для середньої різниці між двома незалежними/зв'язаними вибірками

Перевірка ефективності дій, заходів, втручань та інших змін за допомогою t-тестів (претест-посттест з двома групами)

допоміжні тести значущості (тест Андерсона-Дарлінга, тест Райана-Джойнера, тест Левена, тест Боннета, тест значущості для кореляцій)

Непараметричні методи (критерій Вілкоксона, критерій знаків, критерій Манна-Уітні)

Аналіз непередбачуваності (біноміальний тест, точний тест Фішера, тест хі-квадрат, перехресні таблиці з мірами асоціації)

Методи порівняння середніх значень декількох груп (приблизно 5 днів)

Одно- та двофакторний дисперсійний аналіз (простий та збалансований ANOVA)

Багатофакторний дисперсійний аналіз (загальна лінійна модель)

Фіксовані, випадкові, перехресні та вкладені фактори

Методи множинних порівнянь (Tukey-HSD, Dunnett, Hsu-MCB, Games-Howell)

Аналіз взаємодії (аналіз ефектів взаємодії)

Аналіз вибірковості та потужності для дисперсійного аналізу

Вступ до планування експерименту (ПЕ) (приблизно 1 день)

Повні та часткові факторні експериментальні плани

Робота над проектом (близько 3 днів)

Закріплення вивченого матеріалу

Презентація результатів проекту

Основи систем баз даних за допомогою Access (близько 3 днів)

Надлишкові дані

Цілісність даних

Нормалізація

BCNF

Проектування БД

Відношення 1:n, m:n

типи даних

таблиці

Первинні та зовнішні ключі

Посилальна цілісність

Зв'язки між відношеннями

Модель зв'язків між сутностями

Індекс, значення за замовчуванням

Обмеження (перевірка)

Запити

Форми, звіти

Циклічне посилання

Вступ до SQL Server Management Studio (SSMS) (приблизно 2 дні)

Огляд

Фізичний дизайн БД

Створення таблиць

Типи даних в MS SQL

Первинний ключ

Обмеження, значення за замовчуванням, діаграма, зв'язки

Резервне копіювання та відновлення

Штучний інтелект (ШІ) в робочому процесі

Презентація конкретних технологій ШІ

та можливих застосувань у професійному середовищі

Вступ до DDL (приблизно 8 днів)

Основи SQL

синтаксис

Команди

Множинні таблиці

Оператори

Управління потоком

Функції скалярних значень

Функції табличних значень

Системні функції

Процедури з параметрами та без параметрів

Типи помилок

Транзакції, блокування, DeadLock

DCL - мова управління даними (приблизно 1 день)

Логіни

Навчання користувачів

Ролі

Повноваження

Типи даних, імпорт та експорт даних (приблизно 1 день)

Тип даних географія

Експорт, імпорт даних

Робота над проектом (близько 5 днів)

Закріплення вивченого матеріалу

Презентація результатів проекту

Основи Python (приблизно 1 день)

Історія, поняття

Використання та сфери застосування

Синтаксис

Перші кроки з Python (приблизно 5 днів)

Числа

Рядки

Дата та час

Стандартний ввід та вивід

список, кортеж, множина

Розгалуження та цикли (if, for, while)

Штучний інтелект (ШІ) в робочому процесі

Презентація конкретних технологій ШІ

та можливих застосувань у професійному середовищі

Функції (приблизно 5 днів)

Визначте власні функції

Змінні

Параметри, рекурсія

Функціональне програмування

Усунення несправностей (приблизно 0,5 дня)

спробувати, крім

Перехоплення переривань програми

Об'єктно-орієнтоване програмування (близько 4,5 днів)

Класи Python

Методи

Незмінні об'єкти

Класи даних

Спадкування

Графічний інтерфейс користувача (приблизно 1 день)

Кнопки та текстові поля

Сітковий макет

Вибір файлів

Робота над проектом (близько 3 днів)

Закріплення вивченого матеріалу

Презентація результатів проекту