<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="ru">
	<id>https://wikicshse.ru/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Ml_for_marketing</id>
	<title>Ml for marketing - История изменений</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://wikicshse.ru/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Ml_for_marketing"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wikicshse.ru/index.php?title=Ml_for_marketing&amp;action=history"/>
	<updated>2026-06-07T17:12:37Z</updated>
	<subtitle>История изменений этой страницы в вики</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.45.3</generator>
	<entry>
		<id>https://wikicshse.ru/index.php?title=Ml_for_marketing&amp;diff=489&amp;oldid=prev</id>
		<title>imported&gt;Fulyankin: Новая страница: «== О курсе ==  Курс предназначен для студентов второго года обучения на программе &quot;Маркети…»</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wikicshse.ru/index.php?title=Ml_for_marketing&amp;diff=489&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2019-09-02T13:33:33Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Новая страница: «== О курсе ==  Курс предназначен для студентов второго года обучения на программе &amp;quot;Маркети…»&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Новая страница&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Курс предназначен для студентов второго года обучения на программе &amp;quot;Маркетинг и рыночная аналитика&amp;quot;, и является продолжением курса &amp;quot;Введение в Data Science&amp;quot;. &lt;br /&gt;
Изучаем различные маркетинговые задачи и способы их решения с помощью методов машинного обучения: сегментация клиентов, привлечение клиентов, продажи, удержание клиентов, рекомендательные системы. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Курс построен по принципу смешанного обучения: в онлайн-формате студенты тренируют навыки работы на Python, на лекциях обсуждают маркетинговую составляющую, на семинарах самостоятельно решают задачи.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Оценивание курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Накопленная оценка подсчитывается по формуле: &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
0.1*DataCamp + 0.2*Самостоятельные работы +  0.3*Итоговый проект + 0.4*Домашние работы&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Итоговая оценка подсчитывается по формуле: &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
0.6*накопленная + 0.4*экзамен&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Экзамен является блокирующим. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Материалы курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* [https://fulyankin.github.io/HSE_Data_Culture/ Материалы курса]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>imported&gt;Fulyankin</name></author>
	</entry>
</feed>