Для кого этот курс: This course is appropriate for learners who have a basic understanding of statistics. It can be useful both for those exploring applied machine learning and data mining, and for those focused on technology-supported marketing and commerce.


Автор:   University of Minnesota

  • Joseph A Konstan

    Преподаватели:    Joseph A Konstan, Distinguished McKnight Professor and Distinguished University Teaching Professor

    Computer Science and Engineering

  • Michael D. Ekstrand

    Преподаватели:    Michael D. Ekstrand, Assistant Professor

    Dept. of Computer Science, Boise State University
Basic Info
Course 1 of 5 in the Recommender Systems Specialization.
LevelIntermediate
Commitment4 weeks; an average of 3-7 hours per week, plus 2-5 hours per week for honors track.
Language
English
How To PassPass all graded assignments to complete the course.
User Ratings
4.5 stars
Average User Rating 4.5See what learners said
Программа курса

Часто задаваемые вопросы
Как это работает
Задания курса
Задания курса

Каждый курс — это интерактивный учебник, который содержит видеоматериалы, тесты и проекты.

Помощь сокурсников
Помощь сокурсников

Общайтесь с тысячами других учащихся: обсуждайте идеи, материалы курса и помогайте друг другу осваивать новые понятия.

Сертификаты
Сертификаты

Получите документы о прохождении курсов и поделитесь своим успехом с друзьями, коллегами и работодателями.

Авторы
University of Minnesota
Стоимость
ПрослушатьПриобрести курс
Получить доступ к материалам курса

Доступен

Доступен

Получить доступ к оцениваемым материалам курса

Недоступен

Доступен

Получить итоговую оценку

Недоступен

Доступен

Получить ссылку на сертификат, которой можно поделиться

Недоступен

Доступен

Рейтинги и отзывы
Оценка 4.5 из 5 по 93 отзывам

Excelente curso, presenta una vista amplia de técnicas para la implementación de sistemas de recomendación, lo recomiendo totalmente.

Un profesor excelente y un temario muy bueno. También me han gustado mucho las entrevistas y los recorridos por las páginas web que tienen recomendadores.

Exceptional quality.The course content is comprehensive and practical enough applied at workplaces.

Guest lectures are super helpful and assignments are very practical yet make you think.

Thank you Coursera and Minnesota professors for this amazing course and wonderful opportunity for people like me with no background in recommendation systems learn the best research methods and practices in this field.

As a software engineer with computer science background I found that course enhancing my knowledge. I'm going to continue the specialization.