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.
Unsupervised Text Classification for Marketing Analytics
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Unsupervised Text Classification for Marketing Analytics
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Text Marketing Analytics
Dozenten: Chris J. Vargo
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
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
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Machine Learning Methods
- Kategorie: Unsupervised Learning
- Kategorie: Marketing Analytics
- Kategorie: Unstructured Data
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: JSON
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Data Processing
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Text Marketing Analytics
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 5 Module
In this module, we will cover the fundamental concepts of topic modeling, also known as unsupervised machine learning on unstructured text documents. We will contrast unsupervised methods to supervised ones and survey common applications of topic modeling.
Das ist alles enthalten
3 Videos5 Lektüren2 Aufgaben1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema
In this module, we will go under the hood inside a topic modeling approach and understand what assumptions drive topic model fit. We will also uncover how bag-of-words approaches to topic modeling work, and the natural language processing required to produce meaningful topic modeling features.
Das ist alles enthalten
1 Lektüre1 Programmieraufgabe
In this module, we will learn how to evaluate the fit of topic models and use the best topic model to classify documents. We will also cover how to build topic models with pre-trained neural networks.
Das ist alles enthalten
3 Lektüren1 peer review
Network analysis was created as a science to study the relationships that people have with each other. This module will focus on on social networks, or relational networks of people, things, and so on.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren2 Aufgaben
In this module we'll go further into network analysis and study the relationships that words have with each other. Semantic networks can tell is more about the context in which people are using words in collections of documents, and in this module we'll learn how to turn this method into marketing insights.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben
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Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
Dozenten
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
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Larry W.
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