Marketingdaten müssen oft kategorisiert oder etikettiert werden. Im heutigen Zeitalter können Marketingdaten auch sehr groß sein, oder größer als das, was Menschen vernünftigerweise bewältigen können. In diesem Kurs lernen die Teilnehmer, wie sie mit überwachtem maschinellem Lernen Algorithmen trainieren können, um Textklassifizierungsaufgaben zu bewältigen. Die Teilnehmer erhalten einen konzeptionellen Überblick über das überwachte maschinelle Lernen und arbeiten mit Hilfe von Python-Tutorials an realen Datensätzen. Der Kurs schließt mit einem großen Projekt ab. Dieser Kurs kann im Rahmen des Master of Science in Data Science (MS-DS) der CU Boulder auf der Coursera-Plattform als akademischer Leistungsnachweis belegt werden. Der MS-DS ist ein interdisziplinärer Studiengang, der Lehrkräfte aus den Fachbereichen Angewandte Mathematik, Informatik, Informationswissenschaften und anderen Bereichen der CU Boulder zusammenbringt. Da die Zulassung leistungsabhängig ist und es kein Bewerbungsverfahren gibt, ist der MS-DS ideal für Personen mit einem breiten Spektrum an grundständiger Ausbildung und/oder Berufserfahrung in Informatik, Informationswissenschaft, Mathematik und Statistik. Erfahren Sie mehr über das MS-DS-Programm unter https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.

Überwachte Textklassifizierung für Marketinganalysen
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Überwachte Textklassifizierung für Marketinganalysen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Text Marketing Analytics“


Dozenten: Chris J. Vargo
2.250 bereits angemeldet
Bei enthalten
14 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Beschreiben Sie die Klassifizierung von Texten und die dazugehörige Terminologie (z. B. Überwachtes Lernen)
Anwendung der Klassifizierung von Texten auf Marketingdaten im Rahmen eines Peer-to-Peer-Projekts
Anwendung der Klassifizierung von Texten auf eine Vielzahl gängiger Anwendungsfälle im Marketing durch strukturierte Hausaufgaben
Trainieren, bewerten und verbessern Sie die Leistung der Modelle zur Klassifizierung von Texten, die Sie für Ihr Abschlussprojekt erstellen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Supervised Learning
- Kategorie: Performance Metric
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Marketing Analytics
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Transfer Learning
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Artificial Neural Networks
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Classification Algorithms
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Wichtige Details

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3 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- 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 4 Module
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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
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