Network analysis is a long-standing methodology used to understand the relationships between words and actors in the broader networks in which they exist. This course covers network analysis as it pertains to marketing data, specifically text datasets and social networks. Learners walk through a conceptual overview of network analysis and dive into real-world datasets through instructor-led tutorials in Python. The course concludes with a major project.

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Network Analysis for Marketing Analytics
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Text Marketing Analytics


Dozenten: Chris J. Vargo
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Describe the concept of network analysis and related terminology
Apply network analysis to marketing data via a peer-graded project
Visualize a network based on centrality and other statistics via homework
Extract marketing insights from a network via a peer-graded project
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Structures
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Marketing Analytics
- Kategorie: Social Network Analysis
- Kategorie: Network Analysis
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Scientific Visualization
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Unstructured Data
- Kategorie: Data Science
Wichtige Details

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12 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 6 Module
Let's get situated with the course.
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4 Lektüren1 Diskussionsthema
Let's start by reviewing some advanced concepts in supervised machine learning and how they apply to building state of the art classification models for real world marketing purposes
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1 Video1 Lektüre2 Aufgaben
We'll tackle using k-train, a light weight Google tensor flow wrapper, to build a custom model that classifies data based on context. These lightweight models may not perform as well as large language models, but they are lightweight and can be highly effective.
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2 Lektüren2 Aufgaben
Moving further down the model size and technological advancement line, we will introduce generative AI, and how these very large models can help us classify data.
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1 Video2 Lektüren3 Aufgaben
Use large language models that are open source and free to all to classify data and solve problems. We will focus on smaller models that fit inside of Google Colab and are free to anyone with a Google account!
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3 Lektüren3 Aufgaben
In this module we'll learn how to make LLMs of our own by fine tuning models to our specific use cases. By taking models that are already generally smart and adapting them to our examples of known inputs and outputs, we can quickly build highly intelligent classifiers that solve specific, tricky problems!
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2 Lektüren2 Aufgaben
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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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