Рекомендательные системы
Длительность обучения:
3 месяца
Что даст вам этот курс
По данным Zarplan средняя зарплата специалистов Data Science в области рекомендательных систем составляет более 240 тысяч рублей. Курс дает знания, которые помогут перейти на более интересный проект с высокой зарплатной вилкой.
Программа обучения рассчитана на специалистов с опытом в машинном обучении, которые хотят на практике внедрять рекомендательные системы и персонализации. Вы получите необходимые навыки для внедрения рекомендательных систем под задачи малого и среднего бизнеса, а также научитесь принципам проектирования рекомендательных систем для крупных компаний.
Для кого этот курс?
- DS/ML/DL специалисты, которые хотят углубить знания в области рекомендательных систем и получить практический опыт;
- IT-специалисты малого и среднего бизнеса, желающие внедрить в поддерживаемые ими системы механики рекомендательных систем и персонализации коммуникаций;
- Разработчики с базовыми навыками Python и ML, которые хотят получить опыт работы с рекомендательными системами;
- Выпускники курсов по машинному обучению.
Что вы будете уметь после обучения
После обучения вы сможете самостоятельно решать задачи создания и внедрения рекомендательных систем для интернет-магазинов, ритейла, контентных сервисов, а также будете:- Понимать концепции рекомендательных систем и их применения в проектах;
- Сможете работать с разными типами рекомендательных систем;
- Узнаете современные методы рекомендаций и научитесь работать с ними;
- Сможете внедрять персонализации, сегментировать пользователей;
- Научитесь разбираться в метриках качества рекомендаций и проводить A/B тесты;
- Получите навыки внедрения рекомендательных систем на практике.
Особенности курса
Курс ориентирован на прикладные решения в области рекомендательных систем, которые можно реализовать для сервисов и компаний. На протяжении всего обучения студенты работают с датасетами, идентичными натуральным, погружаются в инфраструктуру для развертывания рекомендательных систем.
Итоговый проект станет частью портфолио для работодателя. В нем студенты реализуют рекомендательную систему и систему персонализации для конкретного сервиса или компании, по выбору студента. Ведущие эксперты с большим опытом внедрения рекомендательных систем в e-commerce, FinTech, стриминговых сервисах, маркетплейсах будут курировать проекты.
Необходимые знания
- базовые знания линейной алгебры (матрицы, векторы, градиентный спуск);
- базовые навыки работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия);
- интерес к прикладным бизнес задачам.
Корпоративное обучение для ваших сотрудников
Программа обучения
Выпускной проект
Процесс обучения
Все обучение проходит онлайн: вебинары, общение с преподавателями и вашей группой в Telegram, сдача домашних работ и получение обратной связи от преподавателя.
Вас ждут:
Интерактивные вебинары
Два занятия по два академических часа в неделю
Практика
Интересные домашние задания с обратной связью от преподавателя и выпускной проект, который станет частью портфолио
Активное комьюнити
Общайтесь с преподавателями голосом на вебинарах и в чате Telegram
Получить консультацию
После обучения вы
- заберете с собой полный комплект обучающих материалов: видеозаписи всех вебинаров, презентации к занятиям и другие дополнительные материалы;
- получите сертификат о прохождении курса;
- получите все необходимые навыки для работы с рекомендательными системами;
онлайн-образование
Сертификат №0001
Константин Константинопольский
Успешно закончил курс «Рекомендательные системы»
Выполнено практических заданий: 16 из 16
Общество с ограниченной ответственностью “Отус Онлайн-Образование”
Город:
Москва
Зам. директора департамента образования
ООО “Отус Онлайн-Образование”
Вдовиченко М.M.
№ 039825 от 28 декабря 2018 года.