Скачать Практические рекомендательные системы для бизнес-приложений - udemy (2022)

[bart]

Практические рекомендательные системы для бизнес-приложений
Practical Recommender Systems For Business Applications
udemy

ЗАПИСАТЬСЯ НА МОИ ПОСЛЕДНИЕ КУРСЫ, ЧТОБЫ УЗНАТЬ ВСЕ О СОЗДАНИИ СИСТЕМ ПРАКТИЧЕСКИХ РЕКОМЕНДАЦИЙ С ПОМОЩЬЮ PYTHON

• Вам интересно узнать, как крупные технологические гиганты, такие как Amazon и Netflix, рекомендуют вам продукты и услуги?
• Хотите узнать, как наука о данных взламывает многомиллиардное пространство электронной коммерции с помощью рекомендательных систем?
• Вы хотите внедрить свои собственные рекомендательные системы, используя реальные данные?
• Вы хотите разработать передовую аналитику и визуализацию для поддержки бизнес-решений?
• Вы заинтересованы в развертывании машинного обучения и обработки естественного языка для предоставления рекомендаций на основе предыдущего выбора и/или профилей пользователей?

Вы можете получить преимущество перед другими специалистами по данным, если сможете применить навыки анализа данных Python для создания рекомендаций, основанных на данных, на основе пользовательских предпочтений.

• Повышая ценность вашей компании или бизнеса за счет извлечения полезной информации из часто используемых структурированных и неструктурированных данных, обычно встречающихся в сфере розничной торговли и электронной коммерции.
• Выделитесь из пула других аналитиков данных, приобретя навыки в наиболее важных столпах разработки практических рекомендательных систем.

МОЙ КУРС - ПРАКТИЧЕСКОЕ ОБУЧЕНИЕ С РЕАЛЬНЫМИ РЕКОМЕНДАЦИЯМИ, СВЯЗАННЫМИ ПРОБЛЕМАМИ. Вы научитесь использовать важные методы науки о данных Python для получения информации и идей как из структурированных данных (например, полученных в типичном розничном и / или бизнес-контексте), так и из неструктурированного текста. данные

Мой курс обеспечивает основу для выполнения ПРАКТИЧЕСКИХ, реальных задач рекомендательных систем с использованием Python . Пройдя этот курс, вы сделаете важный шаг вперед в своем путешествии по науке о данных, чтобы стать экспертом в развертывании методов обработки данных Python для ответов на практические вопросы розничной торговли и электронной коммерции (например, какие продукты рекомендовать на основе их предыдущих покупок или свой пользовательский профиль).

Почему вы должны пройти мой курс?

У меня есть степень магистра (география и окружающая среда) Оксфордского университета, Великобритания. Я также защитил докторскую диссертацию по науке о данных в Кембриджском университете (тропическая экология и охрана природы).

У меня есть многолетний опыт анализа реальных данных из разных источников и подготовки публикаций для международных рецензируемых журналов .

Этот курс поможет вам научиться свободно развертывать решения бизнес-аналитики, основанные на науке о данных, с использованием мощной облачной среды Python под названием GoogleColab. В частности, вы будете

• Изучите основные аспекты реализации среды обработки данных Python в Google Colab.
• Узнайте, что такое рекомендательные системы и почему они так важны для розничной торговли.
• Научитесь внедрять общие принципы науки о данных, необходимые для создания рекомендательных систем.
• Используйте визуализации, чтобы подкрепить свои выводы из структурированных и неструктурированных данных.
• Внедрение различных рекомендательных систем в Python
• Используйте общие методы обработки естественного языка (NLP), чтобы рекомендовать продукты и услуги на основе описаний и / или названий
  . Вы будете работать над практическими мини-кейсами, касающимися (a) описаний продуктов для розничной торговли в Интернете (b) Рейтинги фильмов (c) Рейтинги и описания книг назвать несколько

В дополнение ко всему вышеперечисленному, вы получите МОЮ ПОСТОЯННУЮ ПОДДЕРЖКУ , чтобы убедиться, что вы получаете максимальную отдачу от своих инвестиций!

Для кого этот курс:

• Люди, желающие освоить среду Python/Google Colab для науки о данных
• Люди, заинтересованные в применении методов науки о данных Python для задач бизнес-аналитики
• Студенты, заинтересованные в разработке мощных визуализаций данных
• Научитесь давать рекомендации по продуктам и услугам на основе предыдущего выбора
• Делайте рекомендации на основе текстовых описаний
• Определите лучшую систему рекомендаций для вашей проблемы

Требования

• Уметь работать и устанавливать программное обеспечение на компьютер
• Учетная запись Gmail
• Предварительное знакомство с Python будет полезно
• Предварительное знакомство с экосистемой Jupyter Notebook
• Интерес к изучению систем практических рекомендаций

Материал на английском языке



Продажник:

Для просмотра вы должны войти или зарегистрироваться.

Скачать: