#SYSTÈME DE RECOMMENDATION #KNIME #PYTHON

Ce que vous apprendrez

  • Apprendre les bases des systèmes de recommandation

  • Construire un système de recommandation de films basé sur le filtrage collaboratif à l’aide du logiciel KNIME

  • Concevoir un système de recommandation sur python en utilisant différentes méthodes pour prédire les ratings des utilisateurs

  • Votre expérimente d'apprentissage

    Apprendre par la pratique, développer votre intuition et comprendre les concepts de base.

  • Notre objectif

    Vous fournir une expérience d’apprentissage pour vous aider à atteindre vos objectifs.

  • Prérequis

    Pour les exemples en Python, avoir des connaissance de base en Python

  • Applications

    L'objectif fondamental d'un système de recommandation est d'augmenter la rentabilité et les ventes de l'entreprise

  • Outils

    KNIME, Python (la librairie Surprise)

Contenu du projet pratique

    1. Bienvenue

    2. Prérequis

    3. Avant que nous commencions...

    1. Vue d’ensemble du projet

    2. Objectifs d'apprentissage

    3. Domaines d’application

    4. Étude bibliographique

    5. Mise en place de l’environnement

    6. Survol de la solution (KNIME)

    7. Survol de la solution (Python)

    8. Jeu de données (KNIME)

    9. Jeu de données (Python)

    1. Modélisation

    2. Mise en place de l’environnement

    1. Explication

    1. Explication

    1. Explication

About this course

  • Gratuit
  • 70 leçons

Description

Avec le développement rapide de la technologie et l’augmentation du volume de données, actuellement, qu'ils veuillent faire un achat ou simplement chercher un terme sur Google, les utilisateurs sont confrontés à une grande quantité d'informations et de choix qui rendent difficile la prise de décision. Alors, comment attirer l'attention de vos utilisateurs en tant qu'entreprise? Lessystèmes de recommandation, une technologie de filtrage de l'information personnalisée, ont été créés. Ils permettent d’exploiter les préférences de l'utilisateur et de lui recommander exactement ce qu'il veut, ou même ce qu'il ne s'attendait pas à trouver dans sa liste des produits préférés. Les systèmes de recommandation sont en fait omniprésents dans notre vie quotidienne. Amazon recommande des produits en fonction du comportement d'achat ou de navigation des utilisateurs et de leurs évaluations. Netflix recommande des films aux utilisateurs tout en donnant des explications Because You Watched (BYW). Le système de recommandation d'amis de Facebook a pour but d’augmenter le nombre de connexions sociales des utilisateurs, ce qui permet d’améliorer leur expérience sur Facebook et, en fin de compte, d’augmenter les recettes publicitaires de l’entreprise.

Instructeur

Xinyi Wen

Partenaire Formation

En tant qu'étudiante à la maîtrise en sciences de données et analytique d’affaires, je suis compétente dans la collecte, le traitement, la modélisation, la visualisation et l'analyse des données. J’ai de l’expérience sur les projets tels que le NLP, la classification, la prédiction de la série chronologique à l’aide d’outils informatiques tels que Python, R, SAS, Tableau, etc. J'espère diffuser mon expertise par la plateforme Uluumy et aider davantage de personnes à apprendre à utiliser les données pour créer de la valeur et résoudre des problèmes commerciaux

Questions fréquemment posées

  • De quels logiciels et versions ai-je besoin ?

    KNIME, Python (Anaconda)

  • Est-ce que le cours de préparation est obligatoire à suivre

    Non. Le cours a été conçu comme une référence

  • Est-ce que le contenu sera encore disponible après la fin du projet

    Absolument et pour toujours!