Marketing data often requires categorization or labeling. In today’s age, marketing data can also be very big, or larger than what humans can reasonably tackle. In this course, students learn how to use supervised deep learning to train algorithms to tackle text classification tasks. Students walk through a conceptual overview of supervised machine learning and dive into real-world datasets through instructor-led tutorials in Python. The course concludes with a major project.
Supervised Text Classification for Marketing Analytics
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Supervised Text Classification for Marketing Analytics
Ce cours fait partie de Spécialisation Text Marketing Analytics
Instructeurs : Chris J. Vargo
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Inclus avec 
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3.1
(14 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
Planning flexible
2 semaines à 10 heures une semaine
Apprenez à votre propre rythme
Préparer un diplôme
Ce que vous apprendrez
Describe text classification and related terminology (e.g., supervised machine learning)
Apply text classification to marketing data through a peer-graded project
Apply text classification to a variety of popular marketing use cases via structured homeworks
Train, evaluate and improve the performance of the text classification models you create for your final project
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Text Mining
- Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Performance Metric
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Marketing Analytics
- Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Machine Learning
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
7 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Text Marketing Analytics
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- 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
Let's get started with the basics of Google Colab and Jupyter Notebooks
Inclus
2 vidéos5 lectures2 devoirs1 sujet de discussion
Some problems in basic information retrieval require simple approaches, like looking for specific keywords and token in text. We'll start with the basics of information science and systems and talk about some simple but powerful tools in natural language processing.
Inclus
1 vidéo1 lecture2 devoirs
In this module, we will learn how to workshop a variety of supervised machine learning models that rely on linear-based models. We will also learn how to perform an external performance analysis of models in sci-kit learn.
Inclus
1 vidéo1 lecture2 devoirs2 devoirs de programmation
In this module, you will conclude the course with one final assignment!
Inclus
2 lectures1 devoir
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Préparer un diplôme
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Offert par
En savoir plus sur Data Analysis
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