La mise en rĂ©seau est une mĂ©thodologie utilisĂ©e depuis longtemps pour comprendre les relations entre les mots et les acteurs dans les rĂ©seaux plus larges dans lesquels ils existent. Ce cours couvre l'analyse en rĂ©seau en ce qui concerne les donnĂ©es de marketing, en particulier les ensembles de donnĂ©es textuelles et les rĂ©seaux sociaux. Les apprenants passent par une vue d'ensemble conceptuelle de l'analyse de rĂ©seau et plongent dans des ensembles de donnĂ©es du monde rĂ©el grĂące Ă des tutoriels en Python dirigĂ©s par un instructeur. Ce cours peut ĂȘtre suivi pour des crĂ©dits acadĂ©miques dans le cadre du Master of Science in Science des donnĂ©es (MS-DS) de CU Boulder offert sur la plate-forme Coursera. Le MS-DS est un diplĂŽme interdisciplinaire qui rĂ©unit des professeurs des dĂ©partements de mathĂ©matiques appliquĂ©es, d'informatique, de sciences de l'information et d'autres dĂ©partements du CU Boulder. Avec des admissions basĂ©es sur la performance et aucun processus de candidature, le MS-DS est idĂ©al pour les personnes ayant un large Ă©ventail d'Ă©tudes de premier cycle et / ou d'expĂ©rience professionnelle en informatique, en sciences de l'information, en mathĂ©matiques et en statistiques. Pour en savoir plus sur le programme MS-DS, consultez le site https://hua.dididi.sbs/degrees/master-of-science-data-science-boulder.

Analyse de réseaux pour l'analyse marketing
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Analyse de réseaux pour l'analyse marketing
Ce cours fait partie de Spécialisation "Analyse du marketing textuel"


Instructeurs : Chris J. Vargo
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Décrire le concept d'analyse de réseau et la terminologie qui s'y rapporte
Appliquer l'analyse des réseaux aux données de marketing dans le cadre d'un projet évalué par les pairs
Visualiser un réseau sur la base de la centralité et d'autres statistiques via les devoirs
Extraire des informations marketing d'un réseau par le biais d'un projet évalué par les pairs
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Semantic Web
- Catégorie : Text Mining
- Catégorie : Network Analysis
- Catégorie : Unstructured Data
- Catégorie : Marketing Analytics
- Catégorie : Data Visualization Software
- Catégorie : Social Network Analysis
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Data Structures
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : JSON
Détails à connaßtre

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3 devoirs
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Ălaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprĂšs d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, nous apprendrons les concepts clés de l'Analyse sémantique et la terminologie clé, y compris les réseaux sémantiques et sociaux. Nous étudierons également les analyses de réseaux les plus courantes dans le domaine du marketing.
Inclus
2 vidéos4 lectures1 sujet de discussion
Dans ce module, nous apprendrons comment les réseaux sont préparés et quels sont les formats de données courants qui représentent les réseaux. Nous apprendrons les différences entre les différents calculs de réseaux et comment les réseaux sont présentés visuellement.
Inclus
2 vidéos1 lecture1 devoir
Dans ce module, nous apprendrons Ă analyser le JSON des tweets, Ă extraire les mentions et le texte, Ă charger les connexions dans des listes d'arĂȘtes et Ă visualiser le rĂ©seau dans Google Colab.
Inclus
1 vidéo2 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Dans ce module, nous apprendrons Ă analyser le JSON des tweets, Ă traiter le texte en fonctionnalitĂ©s, Ă charger les connexions dans des listes d'arĂȘtes et Ă visualiser le rĂ©seau dans Google Colab.
Inclus
1 vidéo2 lectures1 devoir1 devoir de programmation
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Statut : Essai gratuitUniversity of Colorado Boulder
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Statut : Essai gratuitUniversity of Michigan
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