Aprendé a investigar y representar sistemas complejos de vínculos sociales en modelos analíticos para todo tipo de aplicaciones comerciales, de investigación, etc.
Las técnicas del Social Network Analysis (o por sus siglas SNA) nos permiten investigar estructuras sociales de cualquier naturaleza a partir de las teorías de grafos para identificar de manera clara y comprensible la dinámica de las interrelaciones entre individuos y grupos de un ecosistema. Su creciente utilización en la optimización de campañas comerciales y acciones de investigación social ha posicionado al SNA entre una de las herramientas analíticas más importantes entre las industrias del marketing, ventas y publicidad.
En este curso vas a aprender a pensar y construir un modelo SNA a partir del estudio de redes con data sets de twitter para su posterior implementación en campañas de marketing para publicidad, ventas, influenciación y customer research.
En la última parte del curso el alumno es invitado a participar en laboratorios de prácticas reales auspiciados por distintas empresas y organizaciones.
El curso inicia introduciendo al alumno en la teoría de redes y la utilización de los grafos como herramientas efectivas para el estudio y representación de las relaciones entre entidades (como por ejemplo las interacciones entre individuos y grupos, entre individuos y páginas web, etc) a través de la utilización de Gephy y R.
Se enseñará a caracterizar una red y los nodos según propiedades fundamentales: tamaño, diámetro, forma, densidad, cantidad de conexiones por nodo, para calcular la dimensionalidad de la red, y se obtendrán las medidas de centralidad de los nodos para la identificación de influenciadores y actores-semilla para entender la capacidad viral de la red en cuestión.
La caracterización dimensional de la red nos permitirá luego identificar y evaluar la formación de comunidades diferenciales y definir el nivel de pertenencia y participación entre estas y los individuos de la red.
Por último, una vez representado y caracterizado el sistema, evaluaremos la ejecución de distintos tipos de campañas con fines comerciales trabajando en el proceso de ajuste que requieren los modelos cuando estos son bajados a sus campos reales de implementación.
Hacia el final del curso los alumnos serán invitados a participar en un conjunto de proyectos-laboratorio patrocinados por empresas y organizaciones de distintos rubros que proveerán data-sets de sus respectivas redes sociales de Facebook y Twitter para su análisis e investigación.
Este curso es ideal para analistas de marketing, investigadores de mercado, investigadores sociales, etc.
Se requiere conocimientos sólidos en Data Mining, Técnicas de Clustering y manejo de R.
Se recomienda hacer los cursos Análisis Exploratorio con R, Data Mining Aplicado y Técnicas de Clustering.
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