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Analítica de datos con Python para marketing digital. Desarrollo de KPIs en negocios online

ISBN: 9788441549944

El precio original era: 29,95€.El precio actual es: 29,95€. 28,45 IVA incluido

Hay existencias

Peso 520 g
Fecha de Edición 17/04/2024
Plazo de entrega

24 h

Número de Edición

1

Idioma

Español

Formato

Libro

Páginas

312

Lugar de edición

MADRID

Encuadernación

Rústica

Colección

TÍTULOS ESPECIALES ANAYA MULTIMEDIA

Nº de colección

30

Editorial

EDICIONES ANAYA MULTIMEDIA

EAN

978-84-415-4994-4

Analítica de datos con Python para marketing digital. Desarrollo de KPIs en negocios online

Queremos que las personas que se dedican al marketing digital aprendan lo que se están perdiendo por no saber Python. Esta fue la premisa que los autores, Ubaldo Hervás y Joseba Ruiz, plantearon como principal en el momento de creación de este libro. Ya seas especialista en marketing o analítica digital, CRO, SEO, performance, email marketing o social media, te interesa conocer lo que se cuece detrás de la tecnología que soporta el negocio digital.

Existen varios lenguajes y herramientas que generan el tablero sobre el que jugar: Python y sus librerías de tratamiento de datos (Pandas), álgebra (NumPy, SciPy) o machine learning (scikit-learn, statsmodels), lenguajes de consulta para base de datos (SQL), así como herramientas como Google BigQuery, Microsoft PowerBI y estadística descriptiva e inferencial.Si estás buscando un libro que aumente tus habilidades técnicas y convertirte en un profesional de marketing mucho más técnico y atractivo para el mercado laboral, este es tu libro.

 

ÍNDICE

Agradecimientos
Sobre los autores

Capítulo 1. Introducción
¿Por qué un libro sobre Python y marketing digital?
Capítulo 2. Introducción a Python
Capítulo 3. Pandas y NumPy
Capítulo 4. Introducción a SQL
Capítulo 5. Estadística para negocios
Capítulo 6. Marketing en la era de la ciencia de datos
Capítulo 7. Visualización de datos
Capítulo 8. ‘Machine learning’ e inteligencia artificial
Capítulo 9. ‘Deep learning’ e inteligencia generativa
Capítulo 10. KPIs de negocio y casos prácticos
Capítulo 11. El futuro de la analítica de datos

Referencias bibliográficas

 

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