Acerca de este Programa Especializado

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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.
Resultados profesionales del estudiante
60%
Comenzaste una nueva carrera profesional después de completar este programa especializado.
11%
Conseguiste un aumento de sueldo o ascenso.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
Cursos 100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Cronograma flexible
Establece y mantén fechas de entrega flexibles.
Nivel intermedio
Aprox. 5 meses para completar
Sugerido 3 horas/semana
Inglés (English)
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Nivel intermedio
Aprox. 5 meses para completar
Sugerido 3 horas/semana
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Hay 5 cursos en este Programa Especializado

Curso1

Curso 1

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

4.5
estrellas
557 calificaciones
117 reseña
Curso2

Curso 2

Nearest Neighbor Collaborative Filtering

4.3
estrellas
278 calificaciones
63 reseña
Curso3

Curso 3

Recommender Systems: Evaluation and Metrics

4.3
estrellas
204 calificaciones
29 reseña
Curso4

Curso 4

Matrix Factorization and Advanced Techniques

4.3
estrellas
162 calificaciones
24 reseña

ofrecido por

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Universidad de Minnesota

Preguntas Frecuentes

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