La mise en réseau est une méthodologie utilisée depuis longtemps pour comprendre les relations entre les mots et les acteurs dans les réseaux plus larges dans lesquels ils existent. Ce cours couvre l'analyse en réseau en ce qui concerne les données de marketing, en particulier les ensembles de données textuelles et les réseaux sociaux. Les apprenants passent par une vue d'ensemble conceptuelle de l'analyse de réseau et plongent dans des ensembles de données du monde réel grâce à des tutoriels en Python dirigés par un instructeur. Ce cours peut être suivi pour des crédits académiques dans le cadre du Master of Science in Science des données (MS-DS) de CU Boulder offert sur la plate-forme Coursera. Le MS-DS est un diplôme interdisciplinaire qui réunit des professeurs des départements de mathématiques appliquées, d'informatique, de sciences de l'information et d'autres départements du CU Boulder. Avec des admissions basées sur la performance et aucun processus de candidature, le MS-DS est idéal pour les personnes ayant un large éventail d'études de premier cycle et / ou d'expérience professionnelle en informatique, en sciences de l'information, en mathématiques 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 : Network Analysis
- Catégorie : Text Mining
- Catégorie : Social Network Analysis
- Catégorie : Data Structures
- Catégorie : Unstructured Data
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Semantic Web
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Marketing Analytics
- Catégorie : Data Visualization Software
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : JSON
- Catégorie : Python Programming
Détails à connaître

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3 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès 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

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