O.P. Jindal Global University
Spécialisation Machine Learning for Marketing

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O.P. Jindal Global University

Spécialisation Machine Learning for Marketing

Learn Machine Learning Techniques in Marketing. This 5-course Specialization from Jindal Global Business School (JGBS) is for marketing professionals, and anyone interested in gaining greater knowledge of how to conceptualize effective marketing strategies and decisions using Machine Learning (ML) and Decision Science.

Ambica Ghai
Prof. Lalit Pankaj
Dr. Janardan Krishna Yadav

Instructeurs : Ambica Ghai

Inclus avec Coursera Plus

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Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.4

(10 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

3 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • You will create a digital marketing plan and an Ad Campaign on Google Ads using KPIs to evaluate the performance of campaigns.

  • You will use Google Analytics, Google search engine, Python programming language, and Anaconda Navigator to make informed marketing decisions.

  • You will also use text mining techniques for sentiment analysis and customer feedback analysis in marketing.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Python Programming Language
  • Catégorie : Sentiment Analysis
  • Catégorie : Anaconda navigator
  • Catégorie : Text mining techniques
  • Catégorie : Google Analytics
  • Catégorie : Decision Theory
  • Catégorie : Decision-Making
  • Catégorie : Marketing Analytics
  • Catégorie : Data analytics techniques
  • Catégorie : Performance Indicator
  • Catégorie : Digital marketing techniques
  • Catégorie : Digital marketing plan
  • Catégorie : Ad Campaigns on Google Ads
  • Catégorie : K-Means Clustering
  • Catégorie : Dimensionality Reduction
  • Catégorie : Anomaly Detection
  • Catégorie : Association Learning
  • Catégorie : Unsupervised Learning
  • Catégorie : visualization
  • Catégorie : Supervised Learning
  • Catégorie : regression
  • Catégorie : classification
  • Catégorie : Customer feedback analysis
  • Catégorie : clustering
  • Catégorie : Significance of text mining for marketing

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Spécialisation - 5 séries de cours

Supervised Learning and Its Applications in Marketing

COURS 121 heures

Ce que vous apprendrez

  • Apply Python as an effective tool for supervised learning techniques.

  • Develop and train supervised machine learning models for classification and regression tasks.

  • Interpret and analyze various applications of supervised learning in marketing.

  • Describe the deployment of machine learning models and the challenges encountered in the deployment.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Digital Marketing
Catégorie : Web Analytics and SEO
Catégorie : Emerging Technologies
Catégorie : Marketing Strategies
Catégorie : Digital marketing techniques
Catégorie : Key Performance Indicators (KPIs)
Catégorie : Digital marketing plan
Catégorie : Marketing Channel
Catégorie : Performance Indicator
Catégorie : Search Engine Optimization
Catégorie : Web Analytics
Catégorie : Marketing Analytics
Catégorie : Search Engine Marketing
Catégorie : Ad Campaigns on Google Ads
Catégorie : Social Media Marketing
Catégorie : Google Analytics
Catégorie : Advertising Campaigns
Catégorie : Marketing Planning
Catégorie : Social Media

Unsupervised Learning and Its Applications in Marketing

COURS 221 heures

Ce que vous apprendrez

  • Apply Python as an effective tool for implementing various algorithms.

  • Describe unsupervised learning and list its various algorithms.

  • List the various applications and promising areas for the application of unsupervised learning.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Customer Insights
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Sentiment Analysis
Catégorie : Data Mining
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Significance of text mining for marketing
Catégorie : Market Analysis
Catégorie : Brand Management
Catégorie : Information Privacy
Catégorie : Customer feedback analysis
Catégorie : Marketing
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Marketing Analytics
Catégorie : Text mining techniques
Catégorie : Unstructured Data
Catégorie : Text Mining
Catégorie : clustering
Catégorie : Big Data
Catégorie : Trend Analysis

Introduction to Decision Science for Marketing

COURS 322 heures

Ce que vous apprendrez

  • Demonstrate a solid understanding of the decision-making process through data analytics.

  • Visualize and imagine the application of data analytics techniques to real-world marketing problems.

  • Explain how marketing analytics and decision science approaches for marketing can enhance the quality of marketing decision-making.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Customer Acquisition Management
Catégorie : Decision Theory
Catégorie : Customer Insights
Catégorie : Marketing Strategies
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Consumer Behaviour
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Business Analytics
Catégorie : Customer Retention
Catégorie : Customer Relationship Management
Catégorie : Customer Analysis
Catégorie : Decision-Making
Catégorie : Marketing Analytics
Catégorie : Data analytics techniques
Catégorie : Personalized Service

Text Mining for Marketing

COURS 420 heures

Ce que vous apprendrez

  • Comprehend what text mining is, what it accomplishes, and what use cases it can be put to in the marketing discipline.

  • Examine how theoretical issues are translated into practical applications in text mining for the marketing domain.

  • Identify the potent analytical techniques that you can apply to text and other types of data.

  • Explain what constitutes sound practices and what does not while analyzing texts for decision-making in marketing.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Algorithms
Catégorie : Customer Insights
Catégorie : Target Market
Catégorie : Data Mining
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Association Learning
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Marketing
Catégorie : K-Means Clustering
Catégorie : Dimensionality Reduction
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Customer Analysis
Catégorie : Marketing Analytics
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Python Programming

Digital Marketing Analytics

COURS 516 heures

Ce que vous apprendrez

  • Describe consumer journey, intent, and activity on your business website or landing pages.

  • Discuss the various digital marketing platforms, their nature, the business elements to create a digital marketing strategy, and various KPIs.

  • Explain Google Analytics, its importance and data insights that businesses can leverage upon, and how GA4 is different from Universal Analytics.

  • Analyze how to understand and fine-tune the brand image and market objectives from various KPIs.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : visualization
Catégorie : Marketing Strategies
Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Catégorie : Customer Insights
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Customer Retention
Catégorie : classification
Catégorie : Marketing
Catégorie : Performance Indicator
Catégorie : Customer Analysis
Catégorie : Marketing Analytics
Catégorie : regression
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Personalized Service
Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Python Programming

Instructeurs

Ambica Ghai
O.P. Jindal Global University
2 Cours1 490 apprenants
Prof. Lalit Pankaj
O.P. Jindal Global University
2 Cours667 apprenants

Offert par

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