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.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Text Marketing Analytics
oferecido por
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Você pode obter créditos de Universidade do Colorado em Boulder que contam para ganhar Master of Science in Data Science
Programa de cursos integrados Text Marketing AnalyticsUniversidade do Colorado em BoulderInformações sobre o curso
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Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Curso 1 de 3 no
Nível iniciante
Basic proficiency in Python including basic Python logic and data structures, Python’s built-in functions, and Python package pandas
Aprox. 12 horas para completar
Inglês
Sua empresa se beneficiaria do treinamento dos funcionários em habilidades sob demanda?
Experimente o Coursera for BusinessO que você vai aprender
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
Habilidades que você terá
- Assess Marketing Problems
- Supervised Learning Process
- Supervised Learning
- Classification Models
- Supervised Learning Outcomes
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Comece a trabalhar para obter o seu diploma
Este curso é parte de um programa de graduação on-line oferecido por Universidade do Colorado em Boulder. Quando você se inscreve através de uma universidade em um curso sem diploma, mas que conta com créditos e o completa on-line, ele conta como horas complementares na graduação da CU-Boulder. Você só precisa se inscrever pela universidade.
Programa - O que você aprenderá com este curso
8 horas para concluir
The Supervised Machine Learning Workflow
8 horas para concluir
4 vídeos (Total 61 mín.), 3 leituras, 2 testes
1 hora para concluir
Neural Networks and Deep Learning
1 hora para concluir
2 vídeos (Total 39 mín.), 2 leituras, 1 teste
2 horas para concluir
Getting Started with Google Colab and Deep Learning
2 horas para concluir
2 vídeos (Total 67 mín.), 2 leituras, 1 teste
1 hora para concluir
Linear Models and Classification Metrics
1 hora para concluir
2 vídeos (Total 17 mín.), 2 leituras, 1 teste
Sobre Programa de cursos integrados Text Marketing Analytics
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.
