Page 50 - 20.07.2021_IO1_Curriculum for VET providers_Final_PL

3) W języku hiszpańskim: Pazmiño, José & Acurio, Mónica & Paredes, Adela.
(2017). Big Data Analytics: Un aporte en las soluciones empresariales. Pro
Sciences. 1. 21. 10.29018/issn. 2588-1000, Vol. 1, iss. 2/2017, str. 21-25.
Pojęcia związane z modułem:

Analityka Wymiar Wyszukiwarka
Big Data Handel elektroniczny Marketing w
Współczynnik odrzuceń (ang. e-commerce) wyszukiwarkach
internetowych (ang. SEM)
Współczynnik konwersji Współczynnik wyjść Pozycjonowanie strony
Ciasteczka (ang. Cookies) Insights (ang. SEO)

Zarządzanie relacjami Słowa kluczowe Sesje
z klientami (ang. CRM) Metryka
Media społecznościowe
Dane klientów Net Promoter Score (ang. social media)
Cykl życia danych Segmentacja Użytkownicy
użytkowników VoIP

Ruch na stronie
internetowej

6.a. Opis modułu: Moduł 6: Algorytmy analityczne dla klientów Big Data

Duże zbiory danych pomagają firmom zdobyć wiedzę na temat klientów poprzez
analizowanie i przewidywanie zachowania klientów za pomocą analityki. Start-
upperzy nie stanowią tu wyjątku i powinni poznać proces badania dużych i zmiennych
zbiorów danych (Big Data) w celu znalezienia informacji, które mogą pomóc ich
organizacji w podejmowaniu świadomych decyzji biznesowych.

Z tego powodu uczestnicy zostaną zapoznani z dużymi zbiorami danych, a przede
wszystkim z analityką klientów. W pierwszym etapie uczestnicy poznają i zrozumieją
czym są duże zbiory danych, analityka klientów, różne kategorie danych oraz ich
źródła. Nauczą się także jak śledzić, mierzyć oraz przetwarzać te dane. Szczególny
nacisk zostanie położony na zajęcia praktyczne, ponieważ to zagadnienie wymaga
zastosowania metod praktycznych.

Uczestnik dowie się również, jak sprawić by jego firma była bardziej widoczna
i odniosła sukces poprzez odpowiednie wykorzystanie tych danych, a także zapozna
się z wyszukiwarkami.

Program: Erasmus+
Kluczowe działanie: Współpraca na rzecz innowacji i wymiana dobrych praktyk
Akcja: Partnerstwa strategiczne na rzecz kształcenia i szkolenia zawodowego
Numer Projektu: 2019-1-PL01-KA202-065209
50