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.
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Text Marketing Analytics 특화 과정콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스이 강좌에 대하여
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유연한 마감일
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다음 특화 과정의 3개 강좌 중 1번째 강좌:
초급 단계
Basic proficiency in Python including basic Python logic and data structures, Python’s built-in functions, and Python package pandas
완료하는 데 약 12시간 필요
영어
직원에게 수요가 높은 기술을 교육하면 회사가 이점을 얻을 수 있습니까?
비즈니스를 위한 Coursera 경험해 보기배울 내용
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
귀하가 습득할 기술
- Assess Marketing Problems
- Supervised Learning Process
- Supervised Learning
- Classification Models
- Supervised Learning Outcomes
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석사 학위 취득 시작
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강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 8시간 필요
The Supervised Machine Learning Workflow
완료하는 데 8시간 필요
4개 동영상 (총 61분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 1시간 필요
Neural Networks and Deep Learning
완료하는 데 1시간 필요
2개 동영상 (총 39분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 2시간 필요
Getting Started with Google Colab and Deep Learning
완료하는 데 2시간 필요
2개 동영상 (총 67분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 1시간 필요
Linear Models and Classification Metrics
완료하는 데 1시간 필요
2개 동영상 (총 17분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
Text Marketing Analytics 특화 과정 정보
자주 묻는 질문
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