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Engajamento, Conversão e o Consumidor
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  • Course by Fundação Instituto de Administração
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Nossas boas-vindas ao Curso Engajamento, Conversão e o Consumidor. Neste curso, você aprenderá sobre as diferentes técnicas de análise de dados que permitem acompanhar e monitorar o consumidor com relação ao seu engajamento e aos seus níveis de conversão. Ao final deste curso, você será capaz de utilizar técnicas de análise de dados utilizando Python para compreender diversas etapas da jornada do cliente e tomar as decisões gerencias apropriadas. Este curso é composto por quatro módulos, disponibilizados em semanas de aprendizagem. Cada módulo é composto por vídeos, leituras e testes de verificação de aprendizagem. Ao final de cada módulo, temos uma avaliação de verificação dos conhecimentos. Estamos muito felizes com sua presença neste curso e esperamos que você tire o máximo de proveito dos conceitos aqui apresentados. Bons estudos!

Modules

Aula 1 | Fundamentos da Regressão Linear

    • 1 Videos
    • 3 Readings
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1 Assignment

  • Aula 1 | Fundamentos da Regressão Linear

1 Videos

  • Fundamentos da Regressão Linear

3 Readings

  • Slides da Aula 1
  • Drivers de Engajamento
  • Análise de Regressão

Aula 2 | Normalidade dos Resíduos e Multicolinearidade

    • 1 Videos
    • 3 Readings
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1 Assignment

  • Aula 2 | Normalidade dos Resíduos e Multicolinearidade

1 Videos

  • Normalidade dos Resíduos e Multicolinearidade

3 Readings

  • Slides da Aula 2
  • Precisão e Poder de Testes de Homocedasticidade Paramétricos e Não-Paramétricos Avaliados por Simulação 
  • Análise de Regressão

Aula 3 | Heterocedasticidade e Autocorrelação dos Resíduos

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    • 2 Readings
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1 Assignment

  • Aula 3 | Heterocedasticidade e Autocorrelação dos Resíduos

1 Videos

  • Heterocedasticidade e Autocorrelação dos Resíduos

2 Readings

  • Slides da Aula 3
  • Diagnóstico de Independência

Aula 4 | Interpretação das Estatísticas

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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Aula 4 | Interpretação das Estatísticas

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  • Interpretação das Estatísticas

2 Readings

  • Slides da Aula 4
  • Análise do Comportamento e da Percepção do Investidor em Relação ao Risco Sob a Ótica da Teoria de Finanças Comportamentais

Aula 5 | Regressão Linear Simples - Phyton

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1 Assignment

  • Aula 5 | Regressão Linear Simples - Phyton

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  • Regressão Linear Simples - Phyton

2 Readings

  • Slides da Aula 5
  • Determinantes da Disseminação Voluntária de Informações

Aula 6 | Regressão Linear Múltipla - Phyton

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    • 2 Readings
    • 2 Assignment
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2 Assignment

  • Aula 6 | Regressão Linear Múltipla - Phyton
  • Módulo 1 | Identificação dos Drivers de Engajamento e Conversão pela Regressão MQO e Linear

1 Videos

  • Regressão Linear Múltipla - Phyton

2 Readings

  • Slides da Aula 6
  • Determinantes da Disseminação Voluntária de Informações

Aula 1 | Fundamentos da Regressão Logística

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1 Assignment

  • Aula 1 | Fundamentos da Regressão Logística

1 Videos

  • Fundamentos da Regressão Logística

3 Readings

  • Slides da Aula 1
  • Machine Learning e Modelos Supervisionados: O Uso Correto do Glm na Tomada de Decisão
  • Machine Learning e os Modelos Logísticos Supervisionados de Classificação

Aula 2 | Chance e Probabilidade de Ocorrência de um Evento

    • 1 Videos
    • 3 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Aula 2 | Chance e Probabilidade de Ocorrência de um Evento

1 Videos

  • Chance e Probabilidade de Ocorrência de um Evento

3 Readings

  • Slides da Aula 2
  • Regressão Logística
  • Regressão Logística Binária

Aula 3 | Estimação do Modelo e Nível de Significância dos Parâmetros

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1 Assignment

  • Aula 3 | Estimação do Modelo e Nível de Significância dos Parâmetros

1 Videos

  • Estimação do Modelo e Nível de Significância dos Parâmetros

2 Readings

  • Slides da Aula 3
  • Regressão Logística

Aula 4 | Testes e Análises

    • 1 Videos
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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Aula 4 | Testes e Análises

1 Videos

  • Testes e Análises

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  • Slides da Aula 4
  • Regressão Logística

Aula 5 | Regressão Logística Binária - Python

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1 Assignment

  • Aula 5 | Regressão Logística Binária - Python

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  • Regressão Logística Binária - Python

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  • Slides da aula 5
  • Determinantes da Disseminação Voluntária de Informações 

Aula 6 | Regressão Logística Multinomial - Python

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2 Assignment

  • Aula 6 | Regressão Logística Multinomial - Python
  • Módulo 2 | Identificação dos Drivers de Engajamento e Conversão pela Regressão Logística

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  • Regressão Logística Multinomial - Python

2 Readings

  • Slides da Aula 6
  • Evasão em Curso Via Internet: Explorando Variáveis Explicativas

Aula 1 | Introdução à Árvores de Decisão

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1 Assignment

  • Aula 1 | Introdução à Árvores de Decisão

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  • Introdução à Árvores de Decisão

3 Readings

  • Slides da Aula 1
  • Apostila Python
  • Árvores de Decisão

Aula 2 | Python: Carregando e Transformando Dados

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1 Assignment

  • Aula 2 | Python: Carregando e Transformando Dados

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  • Python: Carregando e Transformando Dados

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  • Slides da Aula 2
  • O que é notebook?

Aula 3 | Python: Breve Análise Exploratória

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1 Assignment

  • Aula 3 | Python: Breve Análise Exploratória

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  • Python: Breve Análise Exploratória

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  • Slides da Aula 3 - Parte 1
  • Slides da Aula 3 - Parte 2

Aula 4 | Codificação das Variáveis

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1 Assignment

  • Aula 4 | Codificação das Variáveis

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  • Codificação das Variáveis

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  • Slides da Aula 4 - Parte 1
  • Slides da Aula 4 - Parte 2

Aula 5 | Modelagem da Árvore de Decisão

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1 Assignment

  • Aula 5 | Modelagem da Árvore de Decisão

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  • Modelagem da Árvore de Decisão

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  • Slides da Aula 5

Aula 6 | Interpretação da Árvore de Decisão

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2 Assignment

  • Aula 6 | Interpretação da Árvore de Decisão
  • Módulo 3 | Engajamento, Conversão e Árvores de Decisão

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  • Interpretação da Árvore de Decisão

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  • Slides da Aula 6 - Parte 1
  • Slides da Aula 6 - Parte 2

Aula 1 | Introdução: Churn

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  • Aula 1 | Introdução: Churn

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  • Introdução: Churn

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  • Slides da Aula 1
  • O que é Churn Rate?

Aula 2 | Introdução a Redes Neurais Artificiais

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1 Assignment

  • Aula 2 | Introdução a Redes Neurais Artificiais

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  • Introdução a Redes Neurais Artificiais

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  • Slides da Aula 2
  • O que são Redes Neurais Artificiais?

Aula 3 | Python: Padronização das Variáveis Contínuas

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  • Aula 3 | Python: Padronização das Variáveis Contínuas

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  • Python: Padronização das Variáveis Contínuas
  • Python: Padronização das Variáveis Contínuas - Parte 2

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  • Slides da Aula 3 - Parte 1
  • Slides da Aula 3 - Parte 2

Aula 4 | Python: Criação das Variáveis Dummy

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  • Aula 4 | Python: Criação das Variáveis Dummy

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  • Python: Criação das Variáveis Dummy

4 Readings

  • Slides da Aula 4 - Parte 1
  • Slides da Aula 4 - Parte 2
  • Notebook
  • Arquivo de Dados

Aula 5 | Python: Trabalhando a Modelagem

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1 Assignment

  • Aula 5 | Python: Trabalhando a Modelagem

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  • Python: Trabalhando a Modelagem
  • Python: Trabalhando a Modelagem (continuação)

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  • Slides da Aula 5 - Parte 1
  • Slides da Aula 5 - Parte 2

Aula 6 | Python: Passando pelas Métricas De Qualidade

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2 Assignment

  • Aula 6 | Python: Passando pelas Métricas De Qualidade
  • Módulo 4 | Customer Churn por Meio de Redes Neurais Artificiais

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  • Python: Passando pelas Métricas de Qualidade

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  • Slides da Aula 6

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Welcome to "Engajamento, Conversão e o Consumidor," a foundational course in Sales & Marketing offered by Coursera. This course, led by expert instructors, teaches data analysis techniques using Python to track consumer engagement and conversion levels. Spanning four modules with videos, readings, and assessments, it equips learners to make informed managerial decisions. Ideal for those looking to enhance their data-driven marketing strategies, the course is available under the Starter subscription. Dive into this comprehensive learning experience and transform your approach to consumer engagement and conversion!

Fabiano Castello
Instructors

Fabiano Castello

Gustavo Carvalho
Instructors

Gustavo Carvalho