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.
Network Analysis for Marketing Analytics
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Network Analysis for Marketing Analytics
Ce cours fait partie de Spécialisation Text Marketing Analytics
Instructeurs : Chris J. Vargo
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
3 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Préparer un diplôme
Ce que vous apprendrez
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
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Structures
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Marketing Analytics
- Catégorie : Social Network Analysis
- Catégorie : Network Analysis
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Text Mining
- Catégorie : Scientific Visualization
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Unstructured Data
- Catégorie : Data Science
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
12 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Text Marketing Analytics
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
- 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
Il y a 6 modules dans ce cours
Let's get situated with the course.
Inclus
4 lectures1 sujet de discussion
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
Inclus
1 vidéo1 lecture2 devoirs
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.
Inclus
2 lectures2 devoirs
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.
Inclus
1 vidéo2 lectures3 devoirs
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!
Inclus
3 lectures3 devoirs
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!
Inclus
2 lectures2 devoirs
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Préparer un diplôme
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Instructeurs
Offert par
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Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuitUniversity of Colorado Boulder
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