Online cursus – gecertificeerde professionele specialisatie in machine learning voor marketing door Google en OP Jindal University

Leer machine learning-technieken in marketing. Een 5-gangenspecialisatie van Jindal Global Business School (JGBS) is bedoeld voor marketingprofessionals en iedereen die geïnteresseerd is in het verwerven van diepgaande kennis over het bepalen van effectieve marketingstrategieën door middel van machinaal leren en beslissingswetenschappen.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

starten

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Google Analytics
  • Python-programmeertaal
  • Anaconda-navigator
  • Sentimentanalyse
  • Textmining-technieken

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Marketingdata-analist
  • Machine learning-expert in marketing
  • Digitale campagnemanager
  • Expert in digitale marketinganalyse
  • SEO-manager
  • Analist klantervaring
  • Datagebaseerde marketingcontentontwikkelaar
  • Expert in sentimentanalyse in marketing
  • Analyseert campagneprestaties
  • Ontwikkelt digitale marketingplannen

Stage – een reeks van 5 cursussen

Begrijp de structuur en technieken die worden gebruikt bij machine learning, tekstzoekopdrachten en beslissingswetenschap in marketing. Ontdek de fascinerende wereld van machine learning en de revolutionaire toepassingen ervan in marketing.

Verbetering van de besluitvorming in marketing

Leg uit hoe analytische benaderingen en beslissingswetenschappen in marketing de kwaliteit van de besluitvorming in marketing kunnen verbeteren.

Een basis in digitale marketinganalyse

Een basis in digitale marketinganalyse om het klanttraject, de richting en de activiteit op uw bedrijfswebsite te begrijpen.

Een praktisch leerproject

Je neemt deel aan praktische activiteiten en maakt een digitaal marketingplan en advertentiecampagne in Google Ads met behulp van KPI-indicatoren om de prestaties van de campagnes te evalueren.

Taken tijdens de stagecursussen

  • Gebruik Google Analytics om belangrijke gegevens over marketingprestaties te verkrijgen
  • Verbeter de merkwebsite voor de Google-zoekmachine en gebruik de nieuwste technologieën op het gebied van digitale marketing
  • Gebruik tekstzoektechnieken voor sentimentanalyse en klantfeedbackanalyse in marketing
  • Gebruik de programmeertaal Python om gegevens te analyseren en marketingtrends te voorspellen

Details of the courses that make up the specialization

Begeleiding van machine learning en de toepassingen ervan in marketing

Cursus 1 • 21 uur

Cursusdetails
  • Wat je gaat leren:
    • Python gebruiken als effectief hulpmiddel bij begeleide leermethoden.
    • Ontwikkel en implementeer begeleide machine learning-modellen voor classificatie- en regressiedoeleinden.
    • Interpreteer en analyseer verschillende toepassingen van begeleid machinaal leren in marketing.
    • Beschrijf de inzet van machine learning-modellen en de bijbehorende uitdagingen.
  • Vaardigheden die je verwerft:
    • Categorie: Google Analytics
    • Categorie: prestatie-indicatoren
    • Categorie: Advertentiecampagnes in Google Ads
    • Categorie: digitaal marketingplan
    • Categorie: Digitale marketingtechnieken

Machine learning zonder toezicht en de toepassingen ervan in marketing

Cursus 2 • 21 uur

Cursusdetails
  • Wat je gaat leren:
    • Gebruik Python als een effectief hulpmiddel voor het implementeren van verschillende algoritmen.
    • Beschrijf machine learning zonder toezicht en noem de verschillende algoritmen ervan.
    • Noem de verschillende toepassingen en veelbelovende gebieden voor innovatie door middel van onbegeleid leren.
  • Vaardigheden die je verwerft:
    • Categorie: Betekenis van text mining in marketing
    • Categorie: Analyse van klantfeedback
    • Categorie: sentimentanalyse
    • Categorie: Text mining-technieken
    • Categorie: Kibboets

Inleiding tot marketingbeslissingswetenschappen

Cursus 3 • 22 uur

Cursusdetails
  • Wat je gaat leren:
    • Demonstreer een goed begrip van het besluitvormingsproces door middel van data-analyse.
    • Visualiseer en zie hoe data-analysetechnieken worden toegepast op echte marketingproblemen.
    • Leg uit hoe marketinganalyse en een beslissingswetenschappelijke aanpak de kwaliteit van marketingbeslissingen kunnen verbeteren.
  • Vaardigheden die je verwerft:
    • Categorie: Beslissingstheorie
    • Categorie: besluitvorming
    • Categorie: Marketinganalyse
    • Categorie: Data-analysetechnieken

Tekstmining voor marketing

Cursus 4 • 20 uur

Cursusdetails
  • Wat je gaat leren:
    • Begrijp wat text mining is, wat het oplevert en welke mogelijke toepassingen het heeft op het gebied van marketing.
    • Onderzoeken hoe theoretische problemen worden vertaald naar praktische toepassingen op het gebied van text mining in marketing.
    • Identificeer krachtige analytische technieken die kunnen worden toegepast op teksten en andere soorten gegevens.
    • Leg uit wat een correct en incorrect proces is bij het analyseren van teksten met het oog op het nemen van beslissingen in marketing.
  • Vaardigheden die je verwerft:
    • Categorie: Anomaliedetectie
    • Categorie: Afmetingsreductie
    • Categorie: machinaal leren zonder toezicht
    • Categorie: Kibboets K-middelen
    • Categorie: associatief leren

Digitale marketinganalyses

Cursus 5 • 16 uur

Cursusdetails
  • Wat je gaat leren:
    • Beschrijf het consumententraject, de intenties en de activiteit op uw bedrijfswebsite of landingspagina’s.
    • Bespreek de verschillende digitale marketingplatforms, hun essentie, de zakelijke elementen die nodig zijn om een ​​digitale marketingstrategie te creëren, en de verschillende prestatie-indicatoren (KPI’s).
    • Leg Google Analytics uit, het belang ervan en de data-inzichten waar bedrijven van kunnen profiteren, en hoe GA4 verschilt van universeel Google Analytics.
    • Analyseer hoe u het merkimago en de marketingdoelstellingen kunt begrijpen en verfijnen op basis van de verschillende prestatie-indicatoren.
  • Vaardigheden die je verwerft:
    • Categorie: prestatie-indicatoren
    • Categorie: Regressie
    • Categorie: Machine learning onder toezicht
    • Categorie: Classificatie
    • Categorie: Visualisatie