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
Unsupervised Text Classification for Marketing Analytics
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Text Marketing Analytics
Dozenten: Chris J. Vargo
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 13 Stunden
3 Wochen bei 4 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: Topic Model
- Kategorie: Data Structure
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Unsupervised Text Classification
Wichtige Details
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2 Quizzes
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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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 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
1 Video4 Lektüren1 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
2 Videos1 Lektüre1 Quiz1 Programmieraufgabe
In this module, we will cover how to parse through JSON-like data and segment it to create a corpus that is ready for the topic modeling process. We will cover how the data for your project is structured and its taxonomy.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren1 Quiz
In this module, we will take Amazon review data and load it into a corpus to preprocess it. We will cover how to build topic models from the data and also save those topic models.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren1 peer review
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 Videos3 Lektüren1 peer review
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren
University of Colorado Boulder
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Coursera Project Network
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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
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
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