FI:PV250 Marketing Information Systems - Informace o předmětu
PV250 Marketing Information Systems
Fakulta informatikypodzim 2023
- Rozsah
- 2/1/0. 3 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: k. Jiná možná ukončení: z.
- Vyučující
- Dalia Kriksciuniene, Ph.D. (přednášející), Ing. Leonard Walletzký, Ph.D. (zástupce)
prof. RNDr. Tomáš Pitner, Ph.D. (přednášející)
Bc. et Bc. Klára Kubíčková (pomocník)
Mgr. Zuzana Schwarzová (pomocník)
Ing. Leonard Walletzký, Ph.D. (pomocník) - Garance
- Ing. Leonard Walletzký, Ph.D.
Katedra počítačových systémů a komunikací – Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Katedra počítačových systémů a komunikací – Fakulta informatiky - Rozvrh
- Út 21. 11. 8:00–11:50 A321, 16:00–19:50 C511, St 22. 11. 8:00–11:50 A321, Út 5. 12. 8:00–11:50 A321, 16:00–19:50 C511, St 6. 12. 8:00–9:50 B411, 10:00–11:50 A321
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- Mateřské obory/plány
- Analýza a zpracování obrazu (program FI, N-VIZ)
- Bioinformatika a systémová biologie (program FI, N-UIZD)
- Computer Games Development (program FI, N-VIZ_A)
- Computer Graphics and Visualisation (program FI, N-VIZ_A)
- Computer Networks and Communications (program FI, N-PSKB_A)
- Cybersecurity Management (program FI, N-RSSS_A)
- Diskrétní algoritmy a modely (program FI, N-TEI)
- Formální analýza počítačových systémů (program FI, N-TEI)
- Grafický design (program FI, N-VIZ)
- Graphic Design (program FI, N-VIZ_A)
- Hardware Systems (program FI, N-PSKB_A)
- Hardwarové systémy (program FI, N-PSKB)
- Image Processing and Analysis (program FI, N-VIZ_A)
- Informační bezpečnost (program FI, N-PSKB)
- Information Security (program FI, N-PSKB_A)
- Kvantové a jiné neklasické výpočetní modely (program FI, N-TEI)
- Počítačová grafika a vizualizace (program FI, N-VIZ)
- Počítačové sítě a komunikace (program FI, N-PSKB)
- Principy programovacích jazyků (program FI, N-TEI)
- Řízení kyberbezpečnosti (program FI, N-RSSS)
- Řízení vývoje služeb (program FI, N-RSSS)
- Řízení vývoje softwarových systémů (program FI, N-RSSS)
- Services Development Management (program FI, N-RSSS_A)
- Software Systems Development Management (program FI, N-RSSS_A)
- Software Systems (program FI, N-PSKB_A)
- Softwarové systémy (program FI, N-PSKB)
- Strojové učení a umělá inteligence (program FI, N-UIZD)
- Učitel informatiky a správce sítě (program FI, N-UCI)
- Učitelství informatiky pro střední školy (program FI, N-UCI) (2)
- Vývoj počítačových her (program FI, N-VIZ)
- Zpracování a analýza rozsáhlých dat (program FI, N-UIZD)
- Zpracování přirozeného jazyka (program FI, N-UIZD)
- Cíle předmětu
- The objective of the study module is to provide theoretical knowledge, applied abilities and practical skills for supporting information needs of marketing specialists for distributing content, managing customer relationships and analysing performance in the online environment, by using technologies, computerized methods and systems.
- Výstupy z učení
- Will be able to discuss, evaluate and select an efficient form of marketing content presentation for its online visibility; Will get theoretical knowledge and practical skills to analyse marketing information by applying online analytical tools; Will understand the principals of business intelligence and will learn skills of marketing reporting; Will gain an overview of application of generative artificial intelligence for marketing processes Will get knowledge, skills able to apply artificial intelligence (AI) methods for marketing data analysis and insights
- Osnova
- 1.Concepts of marketing, marketing information systems, digital marketing and MARTECH in business and research; 2. Data sources for Marketing information systems, their features and tasks of analytics; 3. Content marketing principles, content dissemination media; 4. Marketing online, analytics, decisions, insights (Task 1: Google Analytics 4, lab work training) 5. Digital marketing technologies, search engine optimization (SEO) and paid advertising (PPC) (Google Ads overview, skills building); 6. Reporting, performance measurement and business intelligence in marketing information systems (Task 2: Power BI for marketing, lab work training); 7. Expert analysis for marketing decisions. Using experience, intuition types of knowledge. Expert analysis methods (lab work training). 8. Machine learning for marketing. Big data approaches (Task 3: Google Big Query environment lab work training and task) 9. Marketing automation, applying generative AI for marketing tasks. Marketing automation tools, functions, case and demo analysis. 10. Marketing information systems research insights.
- Literatura
- doporučená literatura
- Data mining techniquesfor marketing, sales, and customer relationship management. Edited by Gordon S. Linoff - Micahel J. A. Berry. 3rd ed. Indianapolis, Ind.: Wiley Pub., Inc., 2011, xl, 847 p. ISBN 9781118087503. info
- Výukové metody
- Lectures, seminars, lab work training, problem-based learning, case analysis, acquiring hands-on skills on operational and analytical software.
- Metody hodnocení
- The assessment methods: k (3+1 –completion with colloquium) – all course assignments submitted and defended, the scientific paper prepared according to the requirements for inclusion to the scientific conference for students.
- Vyučovací jazyk
- Angličtina
- Informace učitele
- Dalia Krikščiūnienė is the professor dr. of Vilnius University (Lithuania) and Researcher at Masaryk University, Faculty of Informatics, Lasaris lab., ERCIM “Alain Bensoussan” fellowship program The detailed profile at: http://www.muni.cz/people/118098 http://web.vu.lt/khf/d.kriksciuniene
- Další komentáře
- Předmět je vyučován jednou za dva roky.
- Statistika zápisu (nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/fi/podzim2023/PV250