Marketingdaten sind oft so groß, dass Menschen nicht in der Lage sind, eine repräsentative Auswahl davon zu lesen oder zu analysieren, um zu verstehen, welche Erkenntnisse darin stecken könnten. In diesem Kurs verwenden Sie unüberwachtes maschinelles Lernen, um Algorithmen zu trainieren, die Themen und Erkenntnisse aus Textdaten extrahieren. Die Kursteilnehmer erhalten einen konzeptionellen Überblick über unüberwachtes maschinelles Lernen und tauchen mit Hilfe von Python-Tutorials in reale Datensätze ein. Der Kurs schließt mit einem großen Projekt ab. Dieser Kurs verwendet Jupyter Notebooks und die Programmierumgebung Google Colab, eine browserbasierte Jupyter-Notebook-Umgebung. Die Dateien werden in Google Drive gespeichert. Dieser Kurs kann im Rahmen des Master of Science in Data Science (MS-DS) der CU Boulder, der auf der Coursera-Plattform angeboten wird, angerechnet werden. Der MS-DS ist ein interdisziplinärer Studiengang, der Dozenten 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://hua.dididi.sbs/degrees/master-of-science-data-science-boulder.
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Unüberwachte Textklassifizierung für Marketinganalysen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Text Marketing Analytics
Dozenten: Chris J. Vargo
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Beschreibung des Konzepts der Themenmodellierung und der zugehörigen Terminologie (z. B. Unüberwachtes Maschinelles Lernen)
Anwendung der Themenmodellierung auf Marketingdaten im Rahmen eines Peer-Grading-Projekts
Anwendung von Modellen auf eine Vielzahl von Anwendungsfällen im Bereich Marketing anhand von Hausaufgaben
Bewerten, optimieren und verbessern Sie die Leistung des Modells, das Sie für Ihr Projekt erstellt haben
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Marketinganalyse
- Kategorie: Unstrukturierte Daten
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: JSON
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Deep Learning
Wichtige Details
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2 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 5 Module
In diesem Modul werden wir die grundlegenden Konzepte der Themenmodellierung, auch bekannt als unüberwachtes Maschinelles Lernen auf unstrukturierten Textdokumenten, behandeln. Wir werden unüberwachte Methoden den überwachten gegenüberstellen und eine Umfrage zu gängigen Anwendungen der Themenmodellierung durchführen.
Das ist alles enthalten
2 Videos4 Lektüren1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema
In diesem Modul werden wir einen Blick unter die Haube eines Themenmodellierungsansatzes werfen und verstehen, welche Annahmen die Anpassung eines Themenmodells bestimmen. Wir werden auch herausfinden, wie Bag-of-Words-Ansätze zur Themenmodellierung funktionieren und welche Verarbeitung natürlicher Sprache erforderlich ist, um sinnvolle Merkmale für die Themenmodellierung zu erzeugen.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
In diesem Modul wird behandelt, wie man JSON-ähnliche Daten analysiert und segmentiert, um einen Korpus zu erstellen, der für den Prozess der Themenmodellierung bereit ist. Wir werden uns damit beschäftigen, wie die Daten für Ihr Projekt strukturiert sind und wie ihre Taxonomie aussieht.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
In diesem Modul werden wir Amazon-Rezensionsdaten nehmen und sie in einen Korpus laden, um sie vorzuverarbeiten. Wir werden uns damit beschäftigen, wie man aus den Daten Themenmodelle erstellt und diese Themenmodelle auch speichert.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren1 peer review
In diesem Modul lernen wir, wie man die Anpassung von Themenmodellen bewertet und das beste Themenmodell zur Klassifizierung von Dokumenten verwendet. Wir werden auch lernen, wie man Themenmodelle mit Pre-Training von Neuronalen Netzwerken erstellt.
Das ist alles enthalten
3 Videos3 Lektüren1 peer review
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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
Dozenten
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Status: Kostenloser TestzeitraumUniversity of Colorado Boulder
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Status: Kostenloser TestzeitraumO.P. Jindal Global University
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Häufig gestellte Fragen
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
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Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Anmeldungsgebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.
Weitere Fragen
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