Специализация: общие сведения

Недавно просмотрено: 9,179
A Recommender System is a process that seeks to predict user preferences. This Specialization covers all the fundamental techniques in recommender systems, from non-personalized and project-association recommenders through content-based and collaborative filtering techniques, as well as advanced topics like matrix factorization, hybrid machine learning methods for recommender systems, and dimension reduction techniques for the user-product preference space. This Specialization is designed to serve both the data mining expert who would want to implement techniques like collaborative filtering in their job, as well as the data literate marketing professional, who would want to gain more familiarity with these topics. The courses offer interactive, spreadsheet-based exercises to master different algorithms, along with an honors track where you can go into greater depth using the LensKit open source toolkit. By the end of this Specialization, you’ll be able to implement as well as evaluate recommender systems. The Capstone Project brings together the course material with a realistic recommender design and analysis project.
Карьерные результаты учащихся
60%
Начали новую карьеру, пройдя этот продукт (Специализация).
11%
Стали больше зарабатывать или получили повышение.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Средний уровень
Прибл. 5 месяцев на выполнение
Около 3 ч/неделю
Английский
Карьерные результаты учащихся
60%
Начали новую карьеру, пройдя этот продукт (Специализация).
11%
Стали больше зарабатывать или получили повышение.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Средний уровень
Прибл. 5 месяцев на выполнение
Около 3 ч/неделю
Английский

Специализация включает несколько курсов: 5

Курс1

Курс 1

Introduction to Recommender Systems: Non-Personalized and Content-Based

4.5
звезд
Оценки: 557
Рецензии: 117
Курс2

Курс 2

Nearest Neighbor Collaborative Filtering

4.3
звезд
Оценки: 278
Рецензии: 63
Курс3

Курс 3

Recommender Systems: Evaluation and Metrics

4.3
звезд
Оценки: 204
Рецензии: 29
Курс4

Курс 4

Matrix Factorization and Advanced Techniques

4.3
звезд
Оценки: 162
Рецензии: 24

от партнера

Placeholder

Миннесотский университет

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.