در دوره 1 تخصص پردازش زبان طبیعی، شما: الف) تجزیه و تحلیل احساسات توییت ها را با استفاده از رگرسیون لجستیک و سپس بیز ساده انجام دهید. ب) از مدل های فضای برداری برای کشف روابط بین کلمات استفاده کنید و از PCA برای کاهش ابعاد فضای برداری و تجسم آن روابط استفاده کنید. ج) یک الگوریتم ترجمه انگلیسی به فرانسوی ساده با استفاده از جاسازی‌های کلمه از پیش محاسبه‌شده و هش‌سازی حساس به موقعیت برای ارتباط کلمات از طریق جستجوی تقریبی k-نزدیک‌ترین همسایه بنویسید. در پایان این تخصص، شما برنامه های NLP را طراحی کرده اید که پاسخگویی به سوالات و تجزیه و تحلیل احساسات را انجام می دهند، ابزارهایی برای ترجمه زبان ها و خلاصه کردن متن ایجاد می کنید و حتی یک ربات چت می سازید! این تخصص توسط دو متخصص در NLP، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق طراحی و آموزش داده شده است. یونس بنسودا موری، مدرس هوش مصنوعی در دانشگاه استنفورد است که همچنین به ایجاد تخصص یادگیری عمیق کمک کرده است. Łukasz Kaiser یک دانشمند تحقیقاتی در Google Brain و یکی از نویسندگان Tensorflow، کتابخانه‌های Tensor2Tensor و Trax و مقاله Transformer است.

نتایج یادگیرنده: پس از گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود: - از سرویس های مختلف رابط برنامه نویسی برنامه (API) برای جمع آوری داده ها از منابع مختلف رسانه های اجتماعی مانند یوتیوب، توییتر و فلیکر استفاده کنید. - پردازش داده های جمع آوری شده - عمدتاً ساختار یافته - با استفاده از روش هایی شامل همبستگی، رگرسیون و طبقه بندی برای به دست آوردن بینش در مورد منابع و افرادی که آن داده ها را تولید کرده اند. - داده های بدون ساختار - عمدتاً نظرات متنی - را برای احساسات بیان شده در آنها تجزیه و تحلیل کنید. - از ابزارهای مختلف برای جمع آوری، تجزیه و تحلیل و کاوش داده های رسانه های اجتماعی برای اهداف تحقیق و توسعه استفاده کنید. نمونه داستان یادگیرنده: تحلیلگر داده که می خواهد از داده های رسانه های اجتماعی استفاده کند. ایزابلا یک تحلیلگر داده است که به عنوان مشاور برای یک شرکت چند ملیتی کار می کند. او تجربه کار با ابزارهای تحلیل وب و همچنین داده های بازاریابی را دارد. او می‌خواهد اکنون در عرصه رسانه‌های اجتماعی گسترش یابد و سعی کند از حجم وسیعی از داده‌های موجود از طریق کانال‌های مختلف رسانه‌های اجتماعی استفاده کند. به طور خاص، او می خواهد ببیند که مشتریان، شرکا و رقبا چگونه محصولات/خدمات خود را مشاهده می کنند و در مورد آنها صحبت می کنند. او امیدوار است که یک گردش کار جدید از تجزیه و تحلیل داده ایجاد کند که پردازش داده های سنتی با استفاده از وب و ابزارهای بازاریابی و همچنین روش های جدیدتر استفاده از داده های رسانه های اجتماعی را در بر می گیرد. نمونه نقش های شغلی که به این مهارت ها نیاز دارند: - تحلیلگر رسانه های اجتماعی - تحلیلگر وب - تحلیلگر داده - بازاریابی و روابط عمومی پروژه نهایی قابل تحویل / مصنوع: این دوره دارای یک سری تکالیف کوچک یا پروژه های کوچک است که شامل جمع آوری داده ها، تجزیه و تحلیل و ارائه شامل منابع مختلف رسانه های اجتماعی با استفاده از تکنیک های آموخته شده در کلاس است. این دوره توسط دکتر چراغ شاه در زمانی که او عضو هیئت علمی دانشگاه راتگرز بود، ایجاد شد. او در حال حاضر یکی از اعضای هیئت علمی دانشگاه واشنگتن است.

به دوره متن کاوی برای بازاریابی خوش آمدید! این دوره شما را با اصول و روش های متن کاوی همانطور که در زمینه بازاریابی کاربرد دارد آشنا می کند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه و چرا از متن کاوی برای اطلاع رسانی تصمیمات و استراتژی های بازاریابی استفاده کنید. این دوره برای همه علاقه مندان به کاربردهای عملی متن کاوی در رشته بازاریابی و کسانی است که می خواهند آن را درک کنند و از آن استفاده کنند. این دوره برای کسانی نیست که به دنبال دستورالعمل های برنامه نویسی و روال های ریاضی هستند. این یک دوره در سطح مبتدی است که آگاهی را نسبت به شیوه فعلی متن کاوی در بازاریابی به ارمغان می آورد. این به شما کمک می کند تا با نکات عملی در مورد زمان و مکان استفاده از تکنیک ها و ابزارهای مختلف آشنا شوید. با کمک مثال های مرتبط با نظریه ها و مفاهیم انتقادی آشنا خواهید شد. پس از اتمام موفقیت آمیز این دوره، درک اولیه ای از نحوه استفاده از تکنیک های متن کاوی برای تصمیم گیری بازاریابی ایجاد خواهید کرد. شما دانش کافی در مورد عناصر بنیادی، رابطه بین داده های متنی و ساختارها/مفاهیم بازاریابی، و نحوه عملکرد متن کاوی و بازاریابی در کنار هم برای ایجاد بینش های مرتبط برای بازار امروز به دست خواهید آورد. همچنین استراتژی های مشخصی را برای شروع متن کاوی در بازاریابی به شما ارائه می دهد. برای موفقیت در این دوره، باید تجربه/دانستن/درک اولیه مفاهیم بازاریابی و تکنیک های تجزیه و تحلیل داده را داشته باشید. دانش آموزان باید تفاوت بین تجزیه و تحلیل داده ها و تجزیه و تحلیل متن را درک کنند.

این دوره تکنیک های اصلی استخراج و تجزیه و تحلیل داده های متنی را برای کشف الگوهای جالب، استخراج دانش مفید و پشتیبانی از تصمیم گیری، با تاکید بر رویکردهای آماری که می تواند به طور کلی برای داده های متن دلخواه در هر زبان طبیعی بدون یا حداقل اعمال شود، پوشش می دهد. تلاش انسان تجزیه و تحلیل دقیق داده های متنی مستلزم درک متن زبان طبیعی است که به عنوان یک کار دشوار برای رایانه ها شناخته شده است. با این حال، نشان داده شده است که تعدادی از رویکردهای آماری برای تجزیه و تحلیل "کم عمق" اما قوی داده های متنی برای الگویابی و کشف دانش به خوبی کار می کنند. شما با مفاهیم اولیه، اصول و الگوریتم های اصلی در متن کاوی و کاربردهای بالقوه آنها آشنا خواهید شد.