Cochetam cu ideea unui curs oferit de o instituție de prestigiu de vreo câțiva ani. Recunosc că îmi surâdea ideea de a fi o variantă intensivă de 2-3 săptămâni cu prezență fizică, însă după ce am văzut ce înseamnă un curs serios mi-a cam trecut și nu mai vreau altceva decât online. De ce? În primul rând timpul mare pe care-l solicită.

Am mai încercat diverse materiale prin Coursera și LinkedIn, însă le-am găsit mult sub ce mă așteptam să fie. Dacă obiectivul e o certificare de pus la CV si ceva info de bază, probabil sunt relevante cele 2 platforme. Dacă în schimb îți dorești să înveți ceva într-un mod intensiv cred că soluția optimă sunt cursurile oferite de marile universități.

Cum am ales ce să urmez

Îmi doream un curs din sfera de Business Analytics pentru a-mi îmbunătăți modul de a face interpretarea datelor din campaniile de marketing și a le corela cu datele din business, dar și pentru a face un alt mod de raportare al campaniilor noastre.

Prima idee a fost de a identifica ce MBA-uri în această arie există în top 10. Așa am ajuns la acest top. Am mers pe ideea de MBA că mai sus de atât nu prea există din perspectivă educațională. Nu, nu aveam de gând să urmez un MBA, dar acestea le-am considerat o referință bună.

Primul loc e ocupat de MIT, următorul de Imperial College Business School. După scanarea broșurilor și înțelegerea minimală a curiculei am mers pe mâna Imperial. Motivul principal fiind abordarea diversă a subiectului de Business Analytics și faptul că ar fi urmat să implementez diverse lucruri în Python. Nu că aș fi cunoscut acest limbaj, dar mai încercasem în trecut să-l folosesc și nu am avut contextul potrivit.

Un aspect, cursul nu e un MBA și cel mult vine cu unele aspecte prezentate amplu în MBA sau alte mastere. Eu am luat ca referință MBA-ul să aleg universitatea în ideea în care profesorii vor fi cei din MBA sau unii cu experiență solidă.

From Data to Decisions

După ce am amânat să mă înscriu de vreo două ori, am luat decizia să particip la cursul cu start în noiembrie 2020.

Numele complet al cursului este Imperial Business Analytics: From Data to Decisions. Și oricât de comercial sună acest titlu, acesta chiar este un curs care te ajută să înțelegi sensul unor analize, să prelucrezi datele și în final să iei decizii pe baza lor.

Nu o să întru în detaliu în curiculă, dacă ești curios îți recomand să descarci broșură sau să participi la un webinar de prezentare a cursului. Ce trebuie să spun este că dacă alegi să faci acest curs, pregătește-te să aloci de 2-3 ori mai multe ore decât menționează ei în prezentare.

Dacă nu ești familiar cu noțiuni simple de statistică sau probabilitate, atunci doar pentru asta sunt necesare câteva zeci de ore. Eu personal pentru partea de curs și testele aferente din fiecare săptămâna am alocat în medie 10 ore (per săptămână). Proiectul final, fără de care nu se consideră cursul parcurs cu succes, mi-a consumat peste 50 de ore.

Ca mod de desfășurare, accesul la resurse si discuții a fost printr-o platformă, iar interacțiunea cu facilitatorii se facea live prin Zoom. Au fost 3 facilitatori care ofereau fiecare câte 1-1.5h per săptămâna pentru discuții și aprofundarea celor de la curs.

Cu ce am ramas după curs

Statistica și probabilitatea nu îmi erau chiar străine, dar o folosire a lor concretă nu am făcut-o la un nivel mai mare niciodată. Cursul a venit să așeze noțiunile de baza pe care orice analist ar trebui să le aibă și să le folosească în orice analiză. Iar când zic orice analiză, asta acoperă și sfera de digital marketing.

Trendlines, clusters, corelații și outliers, arbori de decizie și optimizare liniară. Acestea ar fi principalele concepte pe care le-am stabilizat și înțeles în context de ceea ce fac eu. Au mai fost si altele, dar cu o relevanță mai mica pentru mine. Nu am ajuns încă să folosesc pe situații grele o optimizare liniară deoarece încă nu am exersat suficient modelarea. Mai exact, să pot face de exemplu un model (script) care să calculeze cum împart mai bine bugetele între campanii încât să scot maximul din banii investiți. Adică ceva cu algoritmi de optimizare, nu după feeling și regulă de 3 simplă.

Componenta de Machine Learning a continuat cumva partea teoretică, dar e departe de a putea spune că am ajuns să o înțeleg în scop de ce pot face în digital marketing. Partea bună din toate astea e că am înțeles care e logică din spate și cum trebuie abordate campaniile de Facebook/Google bazate pe optimizari smart. Pentru proiect am folosit Machine Learning și am făcut câteva predicții pe ce date am avut, dar a fost mai mult experimental și pentru a înțelege cum se folosesc algoritmii.

Trecerea prin Python a fost una simplă, dar practică. Cel puțin pentru mine a fost acel curs de care aveam nevoie să înțeleg ce e cu acest limbaj și cum îl folosesc rapid în nevoile mele. Bine, l-am folosit cu succes și în proiect și în mici scripturi ulterior. Dar cursul a dat doar logică minimă, bazele de programare le am după cei mulți ani de PHP. Ce oferă cursul pe partea de Python sigur găsești în orice curs de începători.

Recomand?

Da, dar nu oricui. E un curs tehnic cu multe noțiuni pe care se presupune că le înțelegi rapid sau le știi. Pe lângă asta, e necesară o minimă experiență în business (de orice fel aș zice eu). Mă uităm pe profilele colegilor și cred că majoritatea aveau peste 10 ani de lucru. Domeniile erau dintre cele mai diverse, dar experiență concretă în sfera de business o aveau majoritatea.