Рекомендаційні системи (Recommender Systems) допомагають аналізувати дані про користувача і його перевагах, щоб надавати персоналізовані рекомендації про продукти, послуги або Контенті, які можуть йому сподобатися. Зараз рекомендаційні системи активно використовують банки, e-commerce, соцмережі, стрімінгові сервіси, тому на ринку затребувані фахівці з глибокими знаннями і досвідом в області рекомендаційних систем.
За даними Zarplan середня зарплата фахівців Data Science в області рекомендаційних систем становить понад 240 тисяч рублів. Курс дає знання, які допоможуть перейти на більш цікавий проект з високою зарплатною вилкою.
Програма навчання розрахована на фахівців з досвідом в машинному навчанні, які хочуть на практиці впроваджувати рекомендаційні системи та персоналізації. Ви отримаєте необхідні навички для впровадження рекомендаційних систем під завдання малого та середнього бізнесу, а також навчитеся принципам проектування рекомендаційних систем для великих компаній.
Модуль 1.Класичні методи рекомендацій
Модуль 2.Контентні методи рекомендацій
Модуль 3.Сучасні методи рекомендацій
Модуль 4.Персоналізація
Модуль 5.Проектна робота
За даними Zarplan середня зарплата фахівців Data Science в області рекомендаційних систем становить понад 240 тисяч рублів. Курс дає знання, які допоможуть перейти на більш цікавий проект з високою зарплатною вилкою.
Програма навчання розрахована на фахівців з досвідом в машинному навчанні, які хочуть на практиці впроваджувати рекомендаційні системи та персоналізації. Ви отримаєте необхідні навички для впровадження рекомендаційних систем під завдання малого та середнього бізнесу, а також навчитеся принципам проектування рекомендаційних систем для великих компаній.
Модуль 1.Класичні методи рекомендацій
Модуль 2.Контентні методи рекомендацій
Модуль 3.Сучасні методи рекомендацій
Модуль 4.Персоналізація
Модуль 5.Проектна робота
https://privatelink.de/?https://otus.ru/lessons/recommender-systems/