Die Netzwerkanalyse ist eine seit langem angewandte Methode, um die Beziehungen zwischen Wörtern und Akteuren in den breiteren Netzwerken, in denen sie existieren, zu verstehen. Dieser Kurs befasst sich mit der Netzwerk-Analyse im Zusammenhang mit Marketingdaten, insbesondere mit Textdatensätzen und sozialen Netzwerken. Die Teilnehmer erhalten einen konzeptionellen Überblick über die Netzwerkanalyse und lernen anhand von Tutorials in Python reale Datensätze kennen. Der Kurs schließt mit einem großen Projekt ab. Dieser Kurs kann im Rahmen des Master of Science in Datenwissenschaft (MS-DS) der CU Boulder auf der Coursera-Plattform 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. Mit leistungsbasierten Zulassungen und ohne Bewerbungsverfahren 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://hua.dididi.sbs/degrees/master-of-science-data-science-boulder.



Netzwerkanalyse für Marketinganalysen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Text Marketing Analytics


Dozenten: Chris J. Vargo
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Das Konzept der Analyse von Netzwerken und die damit verbundene Terminologie zu beschreiben
Anwendung der Analyse von Netzwerken auf Marketingdaten im Rahmen eines Peer-to-Peer-Projekts
Visualisierung eines Netzwerks auf der Basis von Zentralität und anderen Statistiken über Hausaufgaben
Gewinnung von Marketingerkenntnissen aus einem Netzwerk über ein Peer-to-Peer-Projekt
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: JSON
- Kategorie: Unstrukturierte Daten
- Kategorie: Marketinganalyse
- Kategorie: Netzwerkanalyse
- Kategorie: Datenstrukturen
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Semantisches Web
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Visualisierung (Computergrafik)
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Analyse sozialer Netzwerke
- Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
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
In diesem Modul lernen wir die Schlüsselkonzepte der Analyse von Netzwerken und die Schlüsselterminologie kennen, einschließlich semantischer und sozialer Netzwerke. Wir werden auch eine Umfrage zu gängigen Analysen von Netzwerken im Marketing durchführen.
Das ist alles enthalten
2 Videos3 Lektüren1 Diskussionsthema
In diesem Modul lernen wir, wie Netzwerke vorbereitet werden und welche Datenformate zur Darstellung von Netzwerken üblich sind. Wir lernen die Unterschiede zwischen verschiedenen Netzwerkberechnungen kennen und wie Netzwerke visuell dargestellt werden.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
In diesem Modul lernen wir, wie man JSON von Tweets parst, Erwähnungen und Text extrahiert, Verbindungen in Edge-Listen lädt und das Netzwerk in Google Colab visualisiert.
Das ist alles enthalten
1 Video2 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
In diesem Modul lernen wir, wie man JSON von Tweets parst, Text in Merkmale umwandelt, Verbindungen in Kantenlisten lädt und das Netzwerk in Google Colab visualisiert.
Das ist alles enthalten
1 Video2 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
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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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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?





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Häufig gestellte Fragen
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