Über diesen Kurs

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Ca. 11 Stunden zum Abschließen
Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Python ProgrammingBig Data ProductsRecommender Systems
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University of California San Diego

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Introduction

3 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 54 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
5 Videos
Recommender Systems versus Other Forms of Supervised Learning7m
Collaborative Filtering-Based Recommendation19m
Latent Factor Models (Part 1)11m
Latent Factor Models (Part 2)11m
3 Lektüren
Syllabus10m
Course Materials10m
Setting Up Your System10m
3 praktische Übungen
Review: Recommender Systems30m
Review: Introduction to Latent Factor Models30m
Recommender Systems and Latent Factor Models20m
Woche
2

Woche 2

1 Stunde zum Abschließen

Implementing Recommender Systems

1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 36 min)
4 Videos
Similarity-Based Recommender for Rating Prediction7m
Implementing a Latent Factor Model (Part 1)11m
Implementing a Latent Factor Model (Part 2)6m
3 praktische Übungen
Review: Similarity-Based Recommenders5m
Review: Implementing Latent Factor Models4m
Implementing Recommender Systems10m
Woche
3

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

Deploying Recommender Systems

1 Stunde zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 17 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
3 Videos
Intro to Django5m
Flask7m
1 Lektüre
Setting up Your Workspace with Docker: Django10m
2 praktische Übungen
Review: Flask and Django30m
Deploying Recommender Systems5m
Woche
4

Woche 4

1 Stunde zum Abschließen

Project 4: Recommender System

1 Stunde zum Abschließen
2 Lektüren
2 Lektüren
Project Description10m
How to Find a Dataset10m

Über den Spezialisierung Python Data Products for Predictive Analytics

Python Data Products for Predictive Analytics

Häufig gestellte Fragen

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..