Marketing data is often so big that humans cannot read or analyze a representative sample of it to understand what insights might lie within. In this course, learners use unsupervised deep learning to train algorithms to extract topics and insights from text data. Learners walk through a conceptual overview of unsupervised machine learning and dive into real-world datasets through instructor-led tutorials in Python. The course concludes with a major project.
Unsupervised Text Classification for Marketing Analytics
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Unsupervised Text Classification 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
4 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 topic modeling and related terminology (e.g., unsupervised machine learning)
Apply topic modeling to marketing data via a peer-graded project
Apply topic modeling to a variety of popular marketing use cases via homework assignments
Evaluate, tune and improve the performance the topic model you create for your project
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Marketing Analytics
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Unsupervised Learning
- Catégorie : Text Mining
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Unstructured Data
- Catégorie : JSON
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Python Programming
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Text Marketing Analytics
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 5 modules dans ce cours
In this module, we will cover the fundamental concepts of topic modeling, also known as unsupervised machine learning on unstructured text documents. We will contrast unsupervised methods to supervised ones and survey common applications of topic modeling.
Inclus
3 vidéos5 lectures2 devoirs1 devoir de programmation1 sujet de discussion
In this module, we will go under the hood inside a topic modeling approach and understand what assumptions drive topic model fit. We will also uncover how bag-of-words approaches to topic modeling work, and the natural language processing required to produce meaningful topic modeling features.
Inclus
1 lecture1 devoir de programmation
In this module, we will learn how to evaluate the fit of topic models and use the best topic model to classify documents. We will also cover how to build topic models with pre-trained neural networks.
Inclus
3 lectures1 évaluation par les pairs
Network analysis was created as a science to study the relationships that people have with each other. This module will focus on on social networks, or relational networks of people, things, and so on.
Inclus
4 vidéos2 lectures2 devoirs
In this module we'll go further into network analysis and study the relationships that words have with each other. Semantic networks can tell is more about the context in which people are using words in collections of documents, and in this module we'll learn how to turn this method into marketing insights.
Inclus
2 lectures1 devoir2 devoirs de programmation
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Préparer un diplôme
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Instructeurs
Offert par
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Statut : Essai gratuitO.P. Jindal Global University
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