Завершилась образовательная программа «Python. Анализ данных в маркетинге» 2023-2024

Программа дополнительного образования «Python. Анализ данных в маркетинге» проходила в 2023-2024 учебном году в числе других курсов проекта «Цифровые кафедры» в Политехе. В рамках «Цифровых кафедр» вуз запустил 9 программ профессиональной переподготовки под собственным брендом «Формула IT. Политех». Онлайн-курсы, которые ведут преподаватели петербургского Политеха, предназначены как для студентов IT-специальностей, так и для тех, кто обучается по другим направлениям.

«Это скоростные программы, затрагивающие различные области IT: от разработки на языке Python и системного администрирования до консалтинга и Product менеджмента. Программы спроектированы по единой методике для обеспечения синхронизации и интеграции с основным образовательным процессом и весенней практикой таким образом, чтобы собирать междисциплинарные команды из слушателей программ и реализовывать практические задачи от многочисленных партнеров Политеха», — отметила руководитель проекта «Цифровые кафедры» СПбПУ Надежда Цветкова.

Заявки на обучение по программе «Python. Анализ данных в маркетинге» в 2023 году подали 611 слушателей из России и других стран.  Программу разработали и провели специалисты Лабораторий «Промышленные системы потоковой обработки данных» (ПСПОД) и «Цифровое моделирование индустриальных систем» (ЦМИС) Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг».

Курс направлен на повышение компетенций студентов в таких сферах, как обработка и анализ данных, автоматизирование сбора информации, автоматизация и визуализация данных, использование алгоритмов и библиотек языка Python для решения задач.

Студенты освоили модули по маркетингу и проведению маркетинговых исследований, процедурное и объектно-ориентированное программирование на языке Python, а также программирование на Python для анализа данных. В практической части программы слушатели выполняли задания на темы, предоставленные партнерами СПбПУ – компаниями из различных отраслей экономики.

В июне и июле прошли защиты итоговых аттестационных проектов. Общей задачей финальных проектов был сбор контента с различных интернет-ресурсов и его анализ с помощью программного кода Python для решения различных маркетинговых задач. Продукт или сервис для изучения дипломники выбирали сами.

По результатам защит в топ-3 по числу баллов вошли три проектных группы — «Фиксики», «Питон и гадюки» и «По кирпичику».

Команда-победитель – «Фиксики» – объединила студентов Института промышленного менеджмента, экономики и торговли СПбПУ. В нее вошли Аэлита Маслова, Виктор Сорокин, Алёна Новоженина, Анна Медведева и Екатерина Игнатикова.

Ребята провели анализ отзывов на работу известной российской сети ресторанов быстрого питания на IRecommend.ru и Тинькофф Отзывы, а также в ее группе Vkontakte. Исследователи собрали мнения потребителей и провели анализ и группировку отзывов на основе наиболее часто встречающихся слов. Отзывы сгруппировали так: кластер недовольных клиентов; довольных клиентов; клиентов, у которых есть претензии к качеству еды; клиентов, которые ищут информацию. Далее были проведены анализ и выделение тематик в отзывах.

Группировка тематик в отзывах о компании. Данные из итоговой аттестационной работы выпускников курса «Python. Анализ данных в маркетинге». 2024

На основе аналитики участники проектной группы сформулировали несколько рекомендаций для сети ресторанов по улучшению сервиса. Студенты посоветовали более тщательно отбирать персонал, лучше обучать и мотивировать сотрудников, нанять больше курьеров и предоставить им средства передвижения.

В команде «Питон и гадюки» работали студенты Гуманитарного института СПбПУ Валерий Хаминтов, Екатерина Лаптева, Владислава Смелова, Марина Гладкова и Мария Богданова. Проектная группа собирала и анализировала отзывы на фильм «Дюна-2», размещенные на сайтах онлайн-кинотеатров «Кинопоиск», Lordfilm, в журнале «Т-Ж» и сервисе VK-видео. С помощью методов компьютерной лингвистики студенты изучили тональность отзывов, выделили ключевые слова и фразы.

Молодые исследователи определили, что в развитие данной киновселенной эмоционально вовлечены скорее мужчины, чем женщины — большинство отзывов было оставлено мужчинами (56%), женские отзывы составили 31%, в остальных 13% отзывов пол авторов не определен.

50% отзывов на «Дюну-2» — нейтральные, 37,5% — обладают позитивной эмоциональной окраской и 12,5% — негативной. В комментариях и созданных на их основе «облаках слов» прослеживается сравнение фильма с книгой, одноименной видеоигрой и предыдущей экранизацией.

Результаты исследования отзывов на фильм «Дюна-2». Фрагмент итоговой аттестационной работы выпускников курса «Python. Анализ данных в маркетинге». 2024

В команде «По кирпичику» собрались представители нескольких вузов — Анастасия Вокуева и Анастасия Соболева (ИПМЭиТ СПбПУ), Артём Волощенко и Никита Гаврилов (СПбГЛТУ), а также Дарья Афанасьева из Университета при межпарламентской ассамблее ЕврАзЭС. Студенты выбрали тему «Анализ конкурентов». Они провели анализ предложений на рынке мобильных телефонов для компании, запускающей новый продукт – телефон в диапазоне 20-50 тысяч рублей. Студенты собрали информацию о характеристиках схожих товарных позиций, построили корреляционные зависимости между характеристиками товаров и их стоимостью и определили, какие характеристики сильнее всего влияют на цену. Они проанализировали 111 моделей мобильных телефонов, представленных в продаже у одного из российских ритейлеров. В ценовом диапазоне от 20 до 50 тысяч рублей наиболее часто встречающееся значение – стоимость до 30 тысяч рублей. Наиболее дорогие в ценовом диапазоне от 20 до 50 тысяч рублей – модели бренда Apple.

По первоначальной гипотезе, на цену смартфона мог влиять его рейтинг и дополнительные аксессуары. Однако анализ показал, что на стоимость смартфона в торговых сетях влияют только технические характеристики, в основном – объем оперативной памяти, характеристики основной и фронтальной камер.  Незначительно влияют на цену высота и толщина устройства.

Все команды, защитившие диплом, получили рекомендательные письма от компаний из реального сектора экономики.

«Программа «Python и анализ данных в маркетинге» оказалась невероятно полезной и интересной. Материал был изложен доступно, что помогло мне быстро освоить основы программирования и научиться применять их в маркетинговых задачах. Труднее всего было разобраться с более сложными алгоритмами анализа данных, но благодаря поддержке преподавателей и практическим занятиям этот барьер удалось преодолеть. Особенно понравилось, что курс был ориентирован на реальные задачи, с которыми сталкиваются маркетологи. Обучение прошло на высоком уровне, и я с уверенностью могу сказать, что программа дала мне новые полезные навыки, которые я уже начал применять на практике», — отметил Роман Нечуев, студент Инженерно-строительного института СПбПУ.