Курс "Рекомендательные системы"

Этот мини-курс включает в себя 4 практических занятия  и лабораторные работы. 

Курс входит в программу "Специалист по большим данным". 

Чему научитесь:

• Неперсонализированные рек системы. Научитесь
  делать простейшие рекомендации вида: "бестселлеры этой недели", "самое
  обсуждаемое", "лучшие фильмы недели". Узнаете об основных кейсах
  применения таких рекомендательных систем и потенциальных достоинствах и
  недостатках.
• Content-based. Научитесь строить рекомендательные системы, используя описание товаров и выявляя их схожесть. Узнаете, каким образом подобные алгоритмы могут решить проблему холодного старта рекомендательной системы.
• Коллаборативная фильтрация. Научитесь
  делать рекомендации вида "люди, похожие на вас, выбирают". Узнаете о
  том, как работает user-to-user и item-to-item рекомендательная система,
  как при помощи SVD и ALS можно делать рекомендации на основе неявных
  факторов, таких как жанр фильма или музыки, например.
• Оценка качества рекомендаций. Научитесь
  правильно выбирать метрику для оценки качества рекомендаций, которая
  лучше всего подходит вашей задаче. Узнаете про p@k, r@k, NDCG, RMSE и
  другие метрики.

Что входит в курс:

• 5 лаб. Каждую неделю вам нужно будет решить лабораторную работу и суперачивку
• 4 занятия. C трансляциями в прямом эфире и видеозаписями в личном кабинете

Для кого курс:

• Аналитики. Вы умеете анализировать данные и работать с классическими алгоритмами машинного обучения, но требуется умение строить рекомендательные системы? Вы научитесь использовать разные алгоритмы рекомендаций: неперсонализированные, контентные, коллаборативную фильтрацию, факторизационные машины .
• Менеджеры. Вы занимаетесь развитием продукта или подразделения? В этом курсе вы получите погружение в разработку рекомендательных систем, узнаете, какие виды алгоритмов бывают, какие существуют достоинства и
  недостатки, как рекомендации делаются в реальной жизни и как оценить их
  качество.