Ga naar hoofdinhoud
HomePython

Cursus

CTR voorspellen met Machine Learning in Python

GemiddeldVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 04-2026
Leer hoe je doorklikpercentages op advertenties voorspelt en basis machine-learningmodellen in Python implementeert om je advertenties beter te optimaliseren.
Start Cursus Kosteloos
PythonMachine Learning
4 u
15 videos
57 Opdrachten
4,700 XP
3,896
Bewijs van Prestatie

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Group

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

Cursusbeschrijving

Heb je je ooit afgevraagd hoe bedrijven zoals Facebook en Google je zulke doelgerichte advertenties kunnen laten zien waar je soms op klikt? Achter de schermen draaien ze geavanceerde machine learning-modellen en gebruiken ze rijke gebruikersdata om de click-through rate (CTR) voor elke gebruiker die die advertenties ziet te voorspellen. In deze cursus leer je hoe je basismodellen in Python implementeert, zodat je ziet hoe je advertenties beter kunt optimaliseren met machine learning. Met echte advertentiedata leer je features te engineeren, machine learning-modellen te bouwen met die features en je modellen te evalueren in de context van CTR-voorspelling. Aan het einde van deze cursus begrijp je goed hoe je machine learning kunt toepassen om je advertenties effectiever te maken.

Vereisten

Data Manipulation with pandas
1

Introductie tot CTR en basistechnieken

De kans is groot dat je op deze pagina bent omdat je op een link hebt geklikt. In dit hoofdstuk leer je waarom click-through rates (CTR) essentieel zijn voor gerichte advertenties, hoe je basisbewerkingen op DataFrames uitvoert en hoe je machine learning-modellen kunt gebruiken om CTR te voorspellen.
Hoofdstuk beginnen
2

Exploratieve CTR-gegevensanalyse

Dit hoofdstuk legt de basis voor exploratieve data-analyse (EDA). Met voorbeelddata gebruik je de pandas-bibliotheek om naar kolommen en datatypen te kijken, missende waarden te verkennen en hashing te gebruiken om feature engineering uit te voeren op categorische features. Dit alles is belangrijk bij het verkennen van features voor nauwkeurigere CTR-voorspelling.
Hoofdstuk beginnen
3

Modeltoepassingen en verbeteringen

Tijd om de diepte in te gaan. Ontdek hoe je maatstaven voor modelprestaties, zoals precision en recall, kunt gebruiken om praktijkvragen te beantwoorden, zoals het evalueren van de ROI op advertentie-uitgaven. Je leert ook manieren om die evaluatiemetrics te verbeteren, zoals ensemblemethoden en hyperparametertuning.
Hoofdstuk beginnen
4

Deep Learning

Je campagne-CTR kan de winst sterk beïnvloeden. In dit hoofdstuk leer je hoe deep learning dat risico kan verkleinen. Je richt je op multi-layer perceptron (MLP) en neurale netwerkmodellen, en leert hoe je hiermee de complexe relatie tussen variabelen vastlegt om CTR nauwkeuriger te voorspellen. Tot slot verken je hoe je de basis van hyperparametertuning en regularisatie toepast op classificatiemodellen.
Hoofdstuk beginnen
CTR voorspellen met Machine Learning in Python
Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf je nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met CTR voorspellen met Machine Learning in Python!

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.

Download on the App StoreGet it on Google Play