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.
이 강좌는 Python Data Products for Predictive Analytics 특화 과정의 일부입니다.
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다음 특화 과정의 4개 강좌 중 4번째 강좌:
완료하는 데 약 11시간 필요
영어
직원에게 수요가 높은 기술을 교육하면 회사가 이점을 얻을 수 있습니까?
비즈니스를 위한 Coursera 경험해 보기배울 내용
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
귀하가 습득할 기술
- Python Programming
- Big Data Products
- Recommender Systems
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강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 3시간 필요
Introduction
완료하는 데 3시간 필요
5개 동영상 (총 54분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 1시간 필요
Implementing Recommender Systems
완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 36분)
완료하는 데 1시간 필요
Deploying Recommender Systems
완료하는 데 1시간 필요
3개 동영상 (총 17분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 2시간 필요
Project 4: Recommender System
완료하는 데 2시간 필요
2 개의 읽기 자료
Python Data Products for Predictive Analytics 특화 과정 정보

자주 묻는 질문
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