In this course we will learn about Recommender Systems (which we will study for the Capstone project), and also look at deployment issues for data products. By the end of this course, you should be able to implement a working recommender system (e.g. to predict ratings, or generate lists of related products), and you should understand the tools and techniques required to deploy such a working system on real-world, large-scale datasets.
Este curso forma parte de Programa especializado: Python Data Products for Predictive Analytics
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Acerca de este Curso
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Prueba Coursera para negociosQué aprenderás
Project structure of interactive Python data applications
Python web server frameworks: (e.g.) Flask, Django, Dash
Best practices around deploying ML models and monitoring performance
Deployment scripts, serializing models, APIs
Habilidades que obtendrás
- Python Programming
- Big Data Products
- Recommender Systems
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Programa - Qué aprenderás en este curso
Introduction
Implementing Recommender Systems
Deploying Recommender Systems
Project 4: Recommender System
Reseñas
- 5 stars36 %
- 4 stars22 %
- 3 stars18 %
- 2 stars8 %
- 1 star16 %
Principales reseñas sobre DEPLOYING MACHINE LEARNING MODELS
I Liked the Course in general especially the recommender component. I would seriously recommend making major improvements and clarification to the capstone project.
Acerca de Programa especializado: Python Data Products for Predictive Analytics

Preguntas Frecuentes
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¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
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