Курс: Рекомендательные системы
Что даст вам этот курс
Рекомендательные системы помогают анализировать данные о пользователе и его предпочтениях, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации о продуктах, услугах или контенте, которые могут ему понравиться. Сейчас рекомендательные системы активно используют банки, e-commerce, соцсети, стриминговые сервисы, поэтому на рынке востребованы специалисты с глубокими знаниями и опытом в области рекомендательных систем.
Программа обучения рассчитана на специалистов с опытом в машинном обучении, которые хотят на практике внедрять рекомендательные системы и персонализации. Вы получите необходимые навыки для внедрения рекомендательных систем под задачи малого и среднего бизнеса, а также научитесь принципам проектирования рекомендательных систем для крупных компаний.
Для кого этот курс?
DS/ML/DL специалисты, которые хотят углубить знания в области рекомендательных систем и получить практический опыт;
IT-специалисты малого и среднего бизнеса, желающие внедрить в поддерживаемые ими системы механики рекомендательных систем и персонализации коммуникаций;
Разработчики с базовыми навыками Python и ML, которые хотят получить опыт работы с рекомендательными системами;
Выпускники курсов по машинному обучению.
Что вы будете уметь после обучения
После обучения вы сможете самостоятельно решать задачи создания и внедрения рекомендательных систем для интернет-магазинов, ритейла, контентных сервисов, а также будете:
Понимать концепции рекомендательных систем и их применения в проектах;
Сможете работать с разными типами рекомендательных систем;
Узнаете современные методы рекомендаций и научитесь работать с ними;
Сможете внедрять персонализации, сегментировать пользователей;
Научитесь разбираться в метриках качества рекомендаций и проводить A/B тесты;
Получите навыки внедрения рекомендательных систем на практике.
Особенности курса
Курс ориентирован на прикладные решения в области рекомендательных систем, которые можно реализовать для сервисов и компаний. На протяжении всего обучения студенты работают с датасетами, идентичными натуральным, погружаются в инфраструктуру для развертывания рекомендательных систем.
В итоговом проекте студенты реализуют рекомендательную систему и систему персонализации для конкретного сервиса или компании, по выбору студента. Ведущие эксперты в области ML будут курировать проекты.
Для обучения оцени свой уровень знаний
Необходимые знания
- базовое знакомство с Python;
- базовые знания линейной алгебры (матрицы, векторы, градиентный спуск);
- базовые навыки работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия);
- интерес к прикладным бизнес задачам.
