Lernergebnisse: Nach diesem Kurs sind Sie in der Lage: - verschiedene API-Dienste (Application Programming Interface) zu nutzen, um Daten aus verschiedenen Social Media-Quellen wie YouTube, Twitter und Flickr zu sammeln. - die gesammelten Daten - vor allem strukturierte - mit Methoden der Korrelation, Regression und Klassifizierung zu verarbeiten, um Erkenntnisse über die Quellen und Personen, die diese Daten generiert haben, zu gewinnen. - unstrukturierte Daten - vor allem Textkommentare - auf darin ausgedrückte Stimmungen zu analysieren. - verschiedene Tools zum Sammeln, Analysieren und Erforschen von Social Media-Daten für Forschungs- und Entwicklungszwecke zu nutzen. Lernbeispiel: Datenanalystin, die Daten aus sozialen Medien nutzen möchte. Isabella ist Datenanalystin und arbeitet als Beraterin für ein multinationales Unternehmen. Sie hat Erfahrung in der Arbeit mit Web-Analyse-Tools und mit Marketingdaten. Sie möchte nun in den Bereich der sozialen Medien einsteigen und versuchen, die riesigen Datenmengen, die über die verschiedenen Social Media-Kanäle verfügbar sind, zu nutzen. Insbesondere möchte sie herausfinden, wie ihre Kunden, Partner und Konkurrenten ihre Produkte/Dienstleistungen sehen und über sie sprechen. Sie hofft, einen neuen Arbeitsablauf für die Datenanalyse zu entwickeln, der die traditionelle Datenverarbeitung mit Web- und Marketing-Tools sowie neuere Methoden zur Nutzung von Social-Media-Daten umfasst. Beispiele für Stellen, die diese Fähigkeiten erfordern:

- Social Media Analyst - Web Analyst - Data Analyst - Marketing and Public Relations Abschlussprojekt: Der Kurs besteht aus einer Reihe von kleinen Aufgaben oder Miniprojekten, die die Sammlung, Analyse und Präsentation von Daten aus verschiedenen Social Media-Quellen unter Verwendung der im Kurs erlernten Techniken beinhalten. Der Kurs wurde von Dr. Chirag Shah entwickelt, als er Mitglied der Fakultät der Rutgers University war. Derzeit ist er Fakultätsmitglied an der University of Washington.