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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