В СПбПУ завершилась программа профессиональной переподготовки «Python. Анализ данных в маркетинге»

Программа дополнительного образования «Python. Анализ данных в маркетинге» проходила в 2024-2025 учебном году в числе других курсов проекта «Цифровые кафедры» в Политехе. Программа, разработанная специалистами Лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» ПИШ «ЦИ» СПбПУ, была направлена на формирование у слушателей компетенций в области анализа данных и маркетинга с использованием языка Python. Объем курса составил 264 часа, а его участниками стали студенты и специалисты, желающие освоить современные методы обработки данных и их применение в маркетинговых исследованиях.

Обучение включало изучение основ маркетинга, процедурного программирования на Python, анализа данных с библиотеками Pandas и Scikit-learn, а также визуализации результатов с помощью Matplotlib и Power BI. Особый акцент делался на практических навыках: работе с файлами, создании чат-ботов, скрапинге веб-сайтов, применении методов машинного обучения и лингвистическом анализе текстов.

Завершилась программа демонстрационным экзаменом, на котором слушатели представили свои проекты, выполненные по тематикам: оценка результативности рекламных кампаний, анализ отзывов клиентов и анализ конкурентов. Выпускники, успешно сдавшие экзамен, получили диплом о профессиональной переподготовке с квалификацией «Программист», что открывает для них новые карьерные возможности в сфере анализа данных и цифрового маркетинга.

Одним из ярких проектов, представленных на защите, стала работа команды студентов программы ПИШ «Системный и цифровой инжиниринг в высокотехнологичных отраслях промышленности» под руководством заведующего Лабораторией «Промышленные системы потоковой обработки данных» ПИШ СПбПУ Марины Болсуновской. В команду вошли магистранты программы Анастасия Горбач, Алексей Вишенский, Ольга Грищенко и Вероника Матюхина. Проект был посвящен анализу отзывов клиентов о ювелирной компании «Самородок» на маркетплейсах OZON, Wildberries и Яндекс.Маркет. Студенты использовали библиотеки Pandas, NLTK и TextBlob для очистки данных, анализа тональности и извлечения ключевых слов. Результаты показали, что большинство отзывов – положительные, но выявили и проблемные зоны, такие как качество упаковки и сервиса. Этот анализ поможет компании улучшить продукцию и маркетинговые стратегии.

Еще один значимый проект подготовила команда StatSquad, объединившая студентов Даниила Зеленского, Александра Грека, Екатерину Козыреву, Софию Скрябину и Данила Климова. Участники сосредоточились на прогнозировании оттока клиентов банка. Они проанализировали данные о клиентах, включая возраст, кредитный рейтинг и баланс на счетах, и сравнили несколько алгоритмов машинного обучения. Наилучшие результаты показала модель LightGBM, которая была интегрирована в веб-приложение на Flask и дашборд Power BI. Проект позволяет банку заранее выявлять клиентов, склонных к уходу, и принимать меры для их удержания.

Аскар Саяпов представил исследование, посвященное анализу онлайн-курсов подготовки к ЕГЭ по физике. Он изучил факторы, влияющие на стоимость и спрос, включая продолжительность курсов, наличие известных лекторов и SEO-позиции. Используя методы текстового анализа и машинного обучения, он выявил ключевые корреляции и разработал модель прогнозирования цены, которая, несмотря на ограниченный объем данных, предоставила ценные инсайты для онлайн-школ.

Одной из ключевых особенностей программы стала ее ориентация на решение реальных бизнес-задач. Все представленные проекты имели четкую практическую ценность и могли быть внедрены в работу компаний.

Студентка магистратуры по направлению «Бизнес-информатика» ИПМЭиТ Анастасия Кутузова поделилась впечатлениями от обучения в рамках программы: «Узнав о Цифровых Кафедрах, я не могла упустить возможность бесплатно освоить актуальные направления. Python и SQL стали для меня интересными и важными инструментами, а гибкий график позволил совмещать учёбу с работой. Мой проект по анализу отзывов показал, как много можно автоматизировать, и это вдохновляет на применение новых знаний в профессиональной деятельности».

Программа «Python. Анализ данных в маркетинге» доказала свою эффективность, объединив актуальные знания, практические задания и индивидуальный подход к обучению и подготовив специалистов, готовых к решению реальных задач в области data science и маркетинга. Её выпускники не только освоили современные инструменты работы с данными, но и научились применять их в реальных маркетинговых сценариях – от анализа клиентских отзывов до прогнозирования ключевых бизнес-показателей. Лаборатория ПСПОД, в свою очередь, намерена и дальше развивать это направление, расширяя сотрудничество с индустрией и адаптируя курс под новые технологические тренды.

Новый набор на программу стартует в сентябре 2025 года. Подать заявку можно на официальном сайте.