Об этом курсе

Недавно просмотрено: 24,396

Карьерные результаты учащихся

60%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

40%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

12%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 23 часа на выполнение
Английский

Приобретаемые навыки

Summary StatisticsTerm Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF)Microsoft ExcelRecommender Systems

Карьерные результаты учащихся

60%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

40%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

12%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 23 часа на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

Миннесотский университет

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up90%(1,974 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

1 ч. на завершение

Preface

1 ч. на завершение
2 видео ((всего 41 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения
2 видео
Intro to Course and Specialization13мин
1 материал для самостоятельного изучения
Notes on Course Design and Relationship to Prior Courses10мин
4 ч. на завершение

Introducing Recommender Systems

4 ч. на завершение
9 видео ((всего 147 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
9 видео
Preferences and Ratings17мин
Predictions and Recommendations16мин
Taxonomy of Recommenders I27мин
Taxonomy of Recommenders II21мин
Tour of Amazon.com21мин
Recommender Systems: Past, Present and Future16мин
Introducing the Honors Track7мин
Honors: Setting up the development environment10мин
2 материала для самостоятельного изучения
About the Honors Track10мин
Downloads and Resources10мин
2 практических упражнения
Closing Quiz: Introducing Recommender Systems20мин
Honors Track Pre-Quiz30мин
Неделя
2

Неделя 2

10 ч. на завершение

Non-Personalized and Stereotype-Based Recommenders

10 ч. на завершение
7 видео ((всего 111 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 9 тестов
7 видео
Summary Statistics I16мин
Summary Statistics II22мин
Demographics and Related Approaches13мин
Product Association Recommenders19мин
Assignment #1 Intro Video14мин
Assignment Intro: Programming Non-Personalized Recommenders17мин
5 материалов для самостоятельного изучения
External Readings on Ranking and Scoring10мин
Assignment 1 Instructions: Non-Personalized and Stereotype-Based Recommenders10мин
Assignment Intro: Programming Non-Personalized Recommenders10мин
LensKit Resources10мин
Rating Data Information10мин
8 практических упражнений
Assignment #1: Response #1: Top Movies by Mean Rating30мин
Assignment #1: Response #2: Top Movies by Count30мин
Assignment #1: Response #3: Top Movies by Percent Liking30мин
Assignment #1: Response #4: Association with Toy Story30мин
Assignment #1: Response #5: Correlation with Toy Story30мин
Assignment #1: Response #6: Male-Female Differences in Average Rating30мин
Assignment #1: Response #7: Male-Female differences in Liking30мин
Non-Personalized Recommenders20мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Content-Based Filtering -- Part I

3 ч. на завершение
8 видео ((всего 156 мин.))
8 видео
TFIDF and Content Filtering24мин
Content-Based Filtering: Deeper Dive26мин
Entree Style Recommenders -- Robin Burke Interview13мин
Case-Based Reasoning -- Interview with Barry Smyth13мин
Dialog-Based Recommenders -- Interview with Pearl Pu21мин
Search, Recommendation, and Target Audiences -- Interview with Sole Pera11мин
Beyond TFIDF -- Interview with Pasquale Lops21мин
Неделя
4

Неделя 4

6 ч. на завершение

Content-Based Filtering -- Part II

6 ч. на завершение
2 видео ((всего 26 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
2 видео
Honors: Intro to programming assignment10мин
3 материала для самостоятельного изучения
Content-Based Recommenders Spreadsheet Assignment (aka Assignment #2)1ч 20мин
Tools for Content-Based Filtering10мин
CBF Programming Intro10мин
2 практических упражнения
Assignment #2 Answer Form20мин
Content-Based Filtering20мин
1 ч. на завершение

Course Wrap-up

1 ч. на завершение
2 видео ((всего 45 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения
2 видео
Psychology of Preference & Rating -- Interview with Martijn Willemsen31мин
1 материал для самостоятельного изучения
Related Readings10мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе INTRODUCTION TO RECOMMENDER SYSTEMS: NON-PERSONALIZED AND CONTENT-BASED

Посмотреть все отзывы

Специализация Рекомендательные системы: общие сведения

Рекомендательные системы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.