Рекомендательные системы

Кому адресован курс

Данная программа ориентирована на специалистов, уже знакомых с машинным обучением, желающих освоить практические навыки разработки и внедрения рекомендательных систем и механизмов персонализации. Вы получите компетенции, необходимые для реализации рекомендаций в проектах малого и среднего бизнеса, а также разберётесь в архитектуре и принципах создания масштабируемых решений для крупных компаний.

• Эксперты в области Data Science, машинного и глубокого обучения, стремящиеся углубить знания в рекомендациях и получить практические навыки;
• ИТ-специалисты из малого и среднего бизнеса, которые планируют интегрировать технологии персонализации и рекомендательных механизмов в поддерживаемые ими системы;
• Разработчики с начальными знаниями Python и ML, желающие освоить работу с рекомендательными алгоритмами;
• Выпускники профильных курсов по машинному обучению, стремящиеся расширить свой профессиональный инструментарий.

Требуемые базовые знания

• Основы Python;
• Элементарные понятия линейной алгебры — матрицы, векторы, алгоритмы оптимизации (градиентный спуск);
• Навыки применения ML-библиотек, включая pandas и sklearn, а также понимание линейной и логистической регрессии;
• Интерес к решению реальных бизнес-задач.

Чему вы научитесь

Рекомендательные системы служат инструментом анализа пользовательских данных и их предпочтений для создания персонализированных предложений товаров, услуг или контента. Сегодня такие технологии востребованы в банковской сфере, электронной коммерции, социальных сетях и стриминговых платформах. Профессионалы, обладающие глубокими знаниями и практическим опытом в этой области, очень ценятся на рынке труда.

Приобретённые навыки

• Осознание ключевых концепций и разновидностей рекомендательных систем;
• Умение работать с разными подходами и алгоритмами рекомендаций;
• Знакомство с современными методиками создания рекомендаций;
• Внедрение персонализации и сегментирование аудитории;
• Оценка качества рекомендаций с помощью метрик и проведение A/B тестирования;
• Практическое применение рекомендательных систем в реальных проектах.

Итоговая работа

Финальный проект станет важной частью вашего профессионального портфолио. В рамках работы вы реализуете полноценную рекомендательную систему и настройку персонализации для выбранного вами сервиса или компании. Курирование проекта осуществляют опытные специалисты, успешно внедрявшие рекомендации в сферах e-commerce, FinTech, стримингов и маркетплейсов.