University of Colorado Boulder
Supervised Text Classification for Marketing Analytics

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University of Colorado Boulder

Supervised Text Classification for Marketing Analytics

Chris J. Vargo
Scott Bradley

Dozenten: Chris J. Vargo

1.799 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3.1

(14 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 12 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

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Was Sie lernen werden

  • Describe text classification and related terminology (e.g., supervised machine learning)

  • Apply text classification to marketing data through a peer-graded project

  • Apply text classification to a variety of popular marketing use cases via structured homeworks

  • Train, evaluate and improve the performance of the text classification models you create for your final project

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Supervised Learning Outcomes
  • Kategorie: Assess Marketing Problems
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Classification Models
  • Kategorie: Supervised Learning Process

Wichtige Details

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Bewertungen

3 Quizzes

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung 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
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In this module, we will learn about the different types of machine learning that exist and the operational steps of building a supervised machine learning model. We will also cover performance metrics of text classification.

Das ist alles enthalten

4 Videos4 Lektüren2 Programmieraufgaben1 Diskussionsthema

In this module, we will learn about neural networks and supervised machine learning. Then we will dive into real supervised machine learning projects and the key decisions that need to be made when conducting one's own project.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren1 Quiz

In this module, we will learn how to work in the Google Colab and Google Drive environment. We will get started with supervised learning by using a wrapper for Google’s Tensorflow and transformer models.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren1 Quiz

In this module, we will learn how to workshop a variety of supervised machine learning models that rely on linear-based models. We will also learn how to perform an external performance analysis of models in sci-kit learn.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren1 Quiz

Dozenten

Chris J. Vargo
University of Colorado Boulder
7 Kurse68.880 Lernende

von

Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren

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

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen