Çevrimiçi kurs – Johns Hopkins Üniversitesi’nin sosyal medya analizinde sertifikalı profesyonel uzmanlık

Anlamlı içgörüler için sosyal medya verilerinin analizinde uzmanlaşın. Sosyal medya veri analizinde beceriler kazanın, güçlü içgörüler için makine öğrenimi tekniklerini ve görselleştirme araçlarını kullanın.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

başlangıç Orta seviye ilerleyen dahil olmuş

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • ağ analizi
  • Sosyal medya analizi
  • Sorunların modellenmesi
  • Veri sunumu
  • doğal dil işleme (NLP)
  • duygu analizi
  • Veri manipülasyonu
  • makine öğrenimi

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Sosyal Medya Analisti
  • Veri analizi uzmanı
  • Dijital Pazarlama Müdürü
  • duygu analizörü
  • Makine öğrenimi uzmanı
  • Sosyal ağ analisti
  • Veri analizi için modeller geliştirir
  • Doğal Dil İşleme (NLP) Uzmanı
  • veri analisti
  • Dijital pazarlama danışmanı

Staj – 4 bölümlük kurs serisi

Bu staj, sosyal medya analizi ve pratik uygulamalarında ileri beceriler geliştirmek isteyen lisansüstü öğrenciler için tasarlanmıştır. Dört kapsamlı kurs sırasında öğrenciler aşağıdaki gibi temel konuları keşfedeceklerdir:

  • makine öğrenimi
  • doğal dil işleme
  • duygu analizi
  • ağ analizi

Ve bunu öğrenmek, karmaşık sosyal medya verilerini analiz etmelerine ve eyleme geçirilebilir bilgiler elde etmelerine olanak tanıyacak. Öğrenciler, veri işleme tekniklerini ve etkili görsel araçları kullanarak tüketici davranışını etkilemeye ve dijital pazarlama stratejilerini yükseltmeye hazır olacaklardır.

Endüstri ortaklarıyla işbirliği içinde yapılan staj, pratik uygulamaları vurgulayarak öğrencilerin gelişen sosyal medya analitiği ortamında etkili bir şekilde gezinmelerini sağlar. Stajın tamamlanmasının ardından öğrenciler aşağıdakiler için gerekli uzmanlığa sahip olacaklardır:

  • Bilgiye dayalı kararlar vermek için analizlerden yararlanın
  • önemli sonuçlar elde edin
  • Dijital iletişimin dinamik alanında kariyerlerini yükseltin

Bu staj size, sizi herhangi bir organizasyonda değerli bir varlık haline getirecek, veriye dayalı kararlar alma konusunda bilgi ve beceri kazandıracaktır.

Pratik bir çalışma projesi

Bu stajın bir parçası olarak öğrenciler aşağıdaki gibi ileri teknikleri uygulayacak çeşitli pratik projeler deneyimleyeceklerdir:

  • doğal dil işleme (NLP)
  • Sosyal Ağ Analizi (SNA)
  • Gerçek dünyadaki sosyal medya verilerinin veri görselleştirilmesi

Projeler aşağıdaki gibi farklı alanlarda ilerlemektedir:

  • Sosyal medya metin işleme ve analizi
  • Duygu analizi sınıflandırıcı tasarımı
  • Çevrimiçi içerikten trendleri ve içgörüleri ortaya çıkarmak için konuları modelleme

Öğrenciler ayrıca ağ görselleştirme ve istatistiksel analiz konularına da dalarak aşağıdaki gibi araçları kullanma konusunda pratik beceriler kazanacaklardır:

  • NLTK
  • gensim
  • PylDAvis

Bu projeler aşağıdaki gibi özgün sorunların çözülmesini vurgulamaktadır:

  • Çevrimiçi davranışı anlama
  • Etki ve katılım kalıpları

Sosyal medya verilerinin analizindeki zorlukları ve sınırlamaları eleştirel bir şekilde değerlendirirken.

Details of the courses that make up the specialization

Sosyal ağ analizi

Kurs 1

  • Süre: 13 saat

Kurs detayları

  • Ne öğreneceksiniz:
    • Sosyal ağlardaki etkili düğümleri belirlemek için temel merkezilik ölçümlerini hesaplamayı ve yorumlamayı öğrenin.
    • Sosyal ağlardaki ilişkileri ve dinamikleri analiz etmek için istatistiksel modelleri uygulama becerisi kazanın.
    • Temel sosyal teorilerin ağ analizini nasıl bilgilendirdiğini ve sosyal etkileşimlerin yorumlarını nasıl etkilediğini anlayın.

kazanacağınız beceriler

  • Kategori: Sosyal teorilerin uygulanması
  • Kategori: Ağ oluşturma
  • Kategori: R’de veri analizi
  • Kategori: istatistiksel model
  • Kategori: merkezilik analizi

Çevrimiçi etkileyin ve teşvik edin

Kurs 2

  • Süre: 21 saat

Kurs detayları

  • Ne öğreneceksiniz:
    • Sosyal medya analizinin temellerini ve bunun örgütsel davranış üzerindeki etkisini anlayın.
    • Yanlış bilgilendirme ve platform manipülasyonunun rolü de dahil olmak üzere çevrimiçi etki teorilerini keşfedin.
    • Bilişsel önyargıların sosyal medya ağlarındaki inançları ve davranışları nasıl şekillendirdiğini inceleyin.
    • Derinlemesine analiz için API’leri kullanarak sosyal medya verilerini yönetme konusunda pratik beceriler edinin.

kazanacağınız beceriler

  • Kategori: Etki Dinamiklerini Anlamak
  • Kategori: dijital bağlamlarda eleştirel düşünme
  • Kategori: Sosyal Ağ Analizi (SNA)
  • Kategori: bilişsel önyargıların tanınması
  • Kategori: API veri yönetimi

Girişim ağlarının simülasyonu

Kurs 3

  • süre: 12 saat

Kurs detayları

  • Ne öğreneceksiniz:
    • Derinlemesine analiz için karmaşık verileri sorgulamak ve işlemek amacıyla ilişkisel cebir işlemlerinin uygulanmasında uzmanlaşın.
    • Atmosferi ve karmaşık verilere ilişkin farkındalığı aydınlatan tasarım ilkelerini kullanarak anlamlı ağ görselleştirmeleri geliştirin.
    • Ağ dinamiklerini etkili bir şekilde kullanarak davranışları ve fikirleri etkilemek için ağlara müdahale etmeye yönelik stratejileri öğrenin.

kazanacağınız beceriler

  • Kategori: Bilgi tasarımı
  • Kategori: stratejik müdahale becerileri
  • Kategori: Ağ simülasyon teknikleri
  • Kategori: Göreli cebir işlemleri
  • Kategori: Ağ dinamiklerini anlamak

Sosyal medya analizinde yapay zeka

Kurs 4

  • süre: 16 saat

Kurs detayları

  • Ne öğreneceksiniz:
    • Etkili veri analizi için makine öğrenimi sınıflandırıcılarını tanımlamayı ve değerlendirmeyi öğrenin.
    • NLP tekniklerini kullanarak sosyal medyadaki metin verilerini işleme ve yorumlama konusunda uygulamalı deneyim kazanın.
    • Kamuoyunu ölçmek için sosyal medya içeriğinde duygu analizi gerçekleştirmeye yönelik metodolojileri keşfedin.
    • Sosyal medya konuşmalarından veri çıkarılmasını sağlayan konu modelleme tekniklerinde uzmanlaşın.

kazanacağınız beceriler

  • Kategori: Konu Modeli
  • Kategori: Metin işleme
  • Kategori: Makine Öğrenimi Sınıflandırması
  • Kategori: duygu analizi teknikleri
  • Kategori: anlamsal ağlar oluşturma