Marketingdaten sind oft so groß, dass Menschen nicht in der Lage sind, eine repräsentative Auswahl davon zu lesen oder zu analysieren, um zu verstehen, welche Erkenntnisse darin stecken könnten. In diesem Kurs verwenden Sie unüberwachtes maschinelles Lernen, um Algorithmen zu trainieren, die Themen und Erkenntnisse aus Textdaten extrahieren. Die Kursteilnehmer erhalten einen konzeptionellen Überblick über unüberwachtes maschinelles Lernen und tauchen mit Hilfe von Python-Tutorials in reale Datensätze ein. Der Kurs schließt mit einem großen Projekt ab. Dieser Kurs verwendet Jupyter Notebooks und die Programmierumgebung Google Colab, eine browserbasierte Jupyter-Notebook-Umgebung. Die Dateien werden in Google Drive gespeichert. Dieser Kurs kann im Rahmen des Master of Science in Data Science (MS-DS) der CU Boulder, der auf der Coursera-Plattform angeboten wird, angerechnet werden. Der MS-DS ist ein interdisziplinärer Studiengang, der Dozenten aus den Fachbereichen Angewandte Mathematik, Informatik, Informationswissenschaften und anderen Bereichen der CU Boulder zusammenbringt. Da die Zulassung leistungsabhängig ist und es kein Bewerbungsverfahren gibt, ist der MS-DS ideal für Personen mit einem breiten Spektrum an grundständiger Ausbildung und/oder Berufserfahrung in Informatik, Informationswissenschaft, Mathematik und Statistik. Erfahren Sie mehr über das MS-DS-Programm unter https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.