Apresentação do curso e dos objetivos. Exploração dos fundamentos da Ciência de Dados. Discussão sobre a importância da Inteligência Artificial nos negócios.

Análise dos impactos da IA nos diversos setores empresariais. Exploração dos benefícios da aplicação da IA nas estratégias de marketing.

Definição e conceituação do termo “Marketing elevado à IA”. Exploração das vantagens competitivas proporcionadas pela integração da IA nas estratégias de marketing.

Conceituação de regressão linear e sua aplicação nos diversos canais de mídia. Exemplos práticos de como utilizar a regressão linear para análise de dados de marketing.

Discussão sobre os principais indicadores de desempenho (KPIs) utilizados em marketing. Exploração de modelos de KPIs (Key Performance Indicators : Indicadores‑Chave de Desempenho) aplicados em diferentes cenários de negócios.

Apresentação da importância da visão analítica na tomada de decisões de marketing. Explicação sobre testes A/B e sua utilização para avaliar o desempenho de diferentes estratégias.

Análise das métricas mais relevantes para qualificar o desempenho das estratégias de marketing. Exploração de métricas eficazes para medir resultados.

Aplicação prática dos conceitos aprendidos na construção de indicadores de performance para estratégias de marketing. Demonstração de como desenvolver KPIs (Key Performance Indicators : Indicadores‑Chave de Desempenho) e métricas específicas.

Introdução à análise exploratória de dados aplicada ao marketing. Demonstração de técnicas de visualização e interpretação de dados para identificação de padrões e insights.

Explicação sobre modelagem preditiva e sua aplicação em estratégias de marketing. Exemplos práticos de como construir modelos preditivos para prever comportamentos do consumidor.

Discussão sobre técnicas de segmentação de mercado utilizando algoritmos de machine learning. Apresentação de casos de sucesso de segmentação de mercado para personalização de campanhas.

Exploração da análise de sentimento como ferramenta para compreender a percepção do público em relação à marca. Demonstração de como utilizar técnicas de análise de sentimento em mídias sociais.

Introdução aos algoritmos genéticos e sua aplicação na otimização de campanhas de marketing. Exemplos de como utilizar algoritmos genéticos para maximizar o retorno sobre o investimento em marketing.

Discussão sobre os desafios éticos e questões de privacidade relacionados à utilização de dados em estratégias de marketing. Reflexão sobre as responsabilidades do profissional de data science no uso ético dos dados.

Introdução à análise de redes sociais e seu papel no marketing digital. Exploração de como identificar influenciadores e medir sua influência nas redes sociais. Discussão sobre estratégias para engajamento do público em plataformas de mídia social.

Apresentação da automação de marketing e seu impacto nas estratégias de marketing. Exploração da utilização de chatbots para interação com clientes e otimização de processos de atendimento. Discussão sobre as melhores práticas e desafios na implementação de automação de marketing e chatbots.