- Data Analysis
- Machine Learning
- text marketing analytics
- Assess Marketing Problems
- Supervised Learning Process
- Supervised Learning
- Classification Models
- Supervised Learning Outcomes
- Topic Model
- Python Programming
- Unsupervised Text Classification
- Data Structure
Spezialisierung Text Marketing Analytics
Starten Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft. Master strategies in text marketing analytics
von
Spezialisierung Text Marketing AnalyticsUniversity of Colorado BoulderWas Sie lernen werden
Understand the concepts of topic modeling, text classification, and network analysis
Learn to use topic modeling on large unstructured text datasets
Learn to use network analysis to create network graphs, produce network statistics, and extract qualitative insights
Describe text classification and related terminology (e.g., supervised machine learning)
Kompetenzen, die Sie erwerben
Ãœber dieses Spezialisierung
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 often involve relational and connected and involve networks. 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.
Praktisches Lernprojekt
Learners explore conceptual overviews of text classification, text topic modeling, and semantic network analysis and dive into real-world datasets through instructor-led tutorials. Learners also conduct a major project for each of the three key methods.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
Kurse, die komplett online stattfinden
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexibler Zeitplan
Festlegen und Einhalten flexibler Termine.
Stufe „Anfänger“
Basic Python proficiency, including Python's built-in functions, logic, and data structures, is recommended.
Etwa 4Â Monate bis zum Abschluss
Empfohlenes Lerntempo: 3Â Stunden/Woche
Englisch
Untertitel: Englisch
Könnte Ihr Unternehmen von Mitarbeiterweiterbildungen für gefragte Kompetenzen profitieren?
Probieren Sie Coursera for Business ausZertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
Kurse, die komplett online stattfinden
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexibler Zeitplan
Festlegen und Einhalten flexibler Termine.
Stufe „Anfänger“
Basic Python proficiency, including Python's built-in functions, logic, and data structures, is recommended.
Etwa 4Â Monate bis zum Abschluss
Empfohlenes Lerntempo: 3Â Stunden/Woche
Englisch
Untertitel: Englisch
Könnte Ihr Unternehmen von Mitarbeiterweiterbildungen für gefragte Kompetenzen profitieren?
Probieren Sie Coursera for Business ausSo funktioniert die Spezialisierung
Kurse absolvieren
Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Lernender-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.
Praxisprojekt
Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.
Zertifikat erwerben
Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.
Es gibt 3 Kurse in dieser Spezialisierung
Supervised Text Classification for Marketing Analytics
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.
Unsupervised Text Classification for Marketing Analytics
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.
Network Analysis for Marketing Analytics
Network analysis is a long-standing methodology used to understand the relationships between words and actors in the broader networks in which they exist. This course covers network analysis as it pertains to marketing data, specifically text datasets and social networks. Learners walk through a conceptual overview of network analysis and dive into real-world datasets through instructor-led tutorials in Python. The course concludes with a major project.
von
University of Colorado Boulder
CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies.
Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.
Dieses Spezialisierung ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master of Science in Data Science von University of Colorado Boulder.
Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.
Häufig gestellte Fragen
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.
