- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.084
Автор: udemy
Название: Практические рекомендательные системы для бизнес-приложений (2022)
Описание:
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
Подробнее:
Скачать:
Название: Практические рекомендательные системы для бизнес-приложений (2022)
Описание:
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
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.