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 is often so big that humans cannot read or analyze a representative sample of it to understand what insights might lie within. In this course, learners use unsupervised deep learning to train algorithms to extract topics and insights from text data. Learners walk through a conceptual overview of unsupervised machine learning and dive into real-world datasets through instructor-led tutorials in Python. The course concludes with a major project.
This course uses Jupyter Notebooks and the coding environment Google Colab, a browser-based Jupyter notebook environment. Files are stored in Google Drive.

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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Kurs 2 von 3 in

Spezialisierung Text Marketing Analytics

Stufe „Mittel“

Basic Python proficiency, including Python's built-in functions, logic, and data structures, is recommended.

Ca. 13 Stunden zum Abschließen

Englisch

Könnte Ihr Unternehmen von Mitarbeiterweiterbildungen für gefragte Kompetenzen profitieren?

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Was Sie lernen werden

Describe the concept of topic modeling and related terminology (e.g., unsupervised machine learning)
Apply topic modeling to marketing data via a peer-graded project
Apply topic modeling to a variety of popular marketing use cases via homework assignments
Evaluate, tune and improve the performance the topic model you create for your project

Kompetenzen, die Sie erwerben

Topic Model
Machine Learning
Python Programming
Unsupervised Text Classification
Data Structure

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Stufe „Mittel“

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Dozenten

Chris J. Vargo

Associate Professor

College of Media, Communication and Information

55.201 Lernende

7 Kurse

Scott Bradley

Senior Engineer

Medill School of Journalism

994 Lernende

3 Kurse

von

University of Colorado Boulder

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

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

4 Stunden zum Abschließen

What is topic modeling?

4 Stunden zum Abschließen

1 Video (Gesamt 20 min), 3 Lektüren, 1 Quiz

Woche2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

The Assumptions of a Topic Model, Bag of Words, and Natural Language Processing

4 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 24 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

Woche3

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

Prepping Amazon Review Data

1 Stunde zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 27 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

Woche4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Pre-Processing Text and Training a Topic Model

2 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 29 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

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
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Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
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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