Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Text Marketing Analytics

Chris J. Vargo +1 weiterer Dozent

von

Teil des Abschlusses Master of Science in Data Science
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Spezialisierung Text Marketing AnalyticsUniversity of Colorado Boulder

Über diesen Kurs

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Marketing data often requires categorization or labeling. In today’s age, marketing data can also be very big, or larger than what humans can reasonably tackle. In this course, students learn how to use supervised deep learning to train algorithms to tackle text classification tasks. Students walk through a conceptual overview of supervised machine learning and dive into real-world datasets through instructor-led tutorials in Python. The course concludes with a major project.
This course can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.

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Spezialisierung Text Marketing Analytics

Stufe „Anfänger“

Basic proficiency in Python including basic Python logic and data structures, Python’s built-in functions, and Python package pandas

Ca. 12 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Was Sie lernen werden

Describe text classification and related terminology (e.g., supervised machine learning)
Apply text classification to marketing data through a peer-graded project
Apply text classification to a variety of popular marketing use cases via structured homeworks
Train, evaluate and improve the performance of the text classification models you create for your final project

Kompetenzen, die Sie erwerben

Assess Marketing Problems
Supervised Learning Process
Supervised Learning
Classification Models
Supervised Learning Outcomes

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Dozenten

Chris J. Vargo

Associate Professor

College of Media, Communication and Information

55.327 Lernende

7 Kurse

Scott Bradley

Senior Engineer

Medill School of Journalism

1.011 Lernende

3 Kurse

von

University of Colorado Boulder

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Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses als Master of Science in Data Science von University of Colorado Boulder. Wenn Sie zum gesamten Studiengang zugelassen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

8 Stunden zum Abschließen

The Supervised Machine Learning Workflow

8 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 61 min), 3 Lektüren, 2 Quiz

Woche2

Woche 2

1 Stunde zum Abschließen

Neural Networks and Deep Learning

1 Stunde zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 39 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

Woche3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Getting Started with Google Colab and Deep Learning

2 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 67 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

Woche4

Woche 4

1 Stunde zum Abschließen

Linear Models and Classification Metrics

1 Stunde zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 17 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

Über den Spezialisierung Text Marketing Analytics

Marketing data are complex and have dimensions that make analysis difficult. Large unstructured datasets are often too big to extract qualitative insights. Marketing datasets also are relational and connected. This specialization tackles advanced advertising and marketing analytics through three advanced methods aimed at solving these problems: text classification, text topic modeling, and semantic network analysis. Each key area involves a deep dive into the leading computer science methods aimed at solving these methods using Python. This specialization can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.

Häufig gestellte Fragen

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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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