Über dieses Spezialisierung

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A Recommender System is a process that seeks to predict user preferences. This Specialization covers all the fundamental techniques in recommender systems, from non-personalized and project-association recommenders through content-based and collaborative filtering techniques, as well as advanced topics like matrix factorization, hybrid machine learning methods for recommender systems, and dimension reduction techniques for the user-product preference space. This Specialization is designed to serve both the data mining expert who would want to implement techniques like collaborative filtering in their job, as well as the data literate marketing professional, who would want to gain more familiarity with these topics. The courses offer interactive, spreadsheet-based exercises to master different algorithms, along with an honors track where you can go into greater depth using the LensKit open source toolkit. By the end of this Specialization, you’ll be able to implement as well as evaluate recommender systems. The Capstone Project brings together the course material with a realistic recommender design and analysis project.
Karriereergebnisse der Lernenden
60%
Ich nahm nach Abschluss dieses Spezialisierung einen neuen Beruf auf.
12%
Ich erhielt eine Gehaltserhöhung oder Beförderung.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
Kurse, die komplett online stattfinden
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexibler Zeitplan
Festlegen und Einhalten flexibler Termine.
Stufe „Mittel“
Ca. 5 Monate zum Abschließen
Empfohlen werden 3 Stunden/Woche
Englisch
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Stufe „Mittel“
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Empfohlen werden 3 Stunden/Woche
Englisch

Es gibt 5 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Kurs 1

Introduction to Recommender Systems: Non-Personalized and Content-Based

4.5
Sterne
550 Bewertungen
116 Bewertungen
Kurs2

Kurs 2

Nearest Neighbor Collaborative Filtering

4.3
Sterne
276 Bewertungen
63 Bewertungen
Kurs3

Kurs 3

Recommender Systems: Evaluation and Metrics

4.3
Sterne
201 Bewertungen
29 Bewertungen
Kurs4

Kurs 4

Matrix Factorization and Advanced Techniques

4.3
Sterne
159 Bewertungen
24 Bewertungen

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University of Minnesota

Häufig gestellte Fragen

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