Cómo inscribirte al CURSO OFICIAL Y GRATIS de Python para programar motores de recomendación
Los motores de recomendación son sistemas informáticos que sugieren productos, servicios o contenido a los usuarios en función de su historial de navegación, compras anteriores o preferencias declaradas, gracias a ello puedes ver anuncios o recomendaciones desde tu smartphone a medida que vas buscando o “googleando”. Son importantes porque mejoran la experiencia del usuario al dar sugerencias relevantes y personalizadas, lo que facilita la búsqueda y la toma de decisiones.
Esto aumenta la retención de usuarios y la participación en plataformas en línea, así como las conversiones y las ventas en el caso del comercio electrónico. Además, ayudan a gestionar la gran cantidad de información disponible en línea al filtrar y presentar solo contenido relevante para cada usuario. Ahora, con todo este resumen ¿te gustaría aprender a programar ese tipo de información? Este curso es para ti.
En la era actual de la digitalización, la personalización se ha convertido en un elemento fundamental de nuestras interacciones en línea. Desde las recomendaciones de películas en plataformas como Netflix hasta las sugerencias de productos en tiendas en línea como Amazon, los motores de recomendación desempeñan un papel esencial en la mejora de la experiencia del usuario. En este contexto, el curso «Building Recommendation Engines in Python» (Creación de motores de recomendación en Python) es una herramienta bastante valiosa para aquellos que desean comprender y construir sus propios sistemas de recomendación personalizados.
El curso es ofrecido en la plataforma DataCamp proporciona una inmersión completa en el mundo de los motores de recomendación. Con una duración de 4 horas, el curso está diseñado para ser accesible para aquellos que desean aprender cómo aplicar técnicas de aprendizaje automático para crear sistemas de recomendación personalizados.
Por supuesto, aquí tienes una lista de los cuatro módulos del curso «Building Recommendation Engines in Python» junto con un resumen de su contenido.
TEMARIO
1.-Introducción a los motores de recomendación:
- Problemas que abordan los motores de recomendación.
- Tipos de datos adecuados para motores de recomendación.
- Creación de recomendaciones con datos limitados.
2.-Recomendaciones basadas en contenido:
- Uso de atributos de elementos para hacer recomendaciones.
- Comparaciones entre elementos con datos categóricos y de texto.
- Generación de perfiles de usuario para recomendar nuevos elementos.
3.-Filtrado colaborativo:
- Descubrimiento de elementos similares basados en gustos de usuarios.
- Recomendaciones basadas en usuarios y elementos.
- Utilización de modelos de vecinos más cercanos para predecir preferencias.
4.-Factorización de matrices y validación de predicciones:
- Impacto de la dispersión de datos en las recomendaciones.
- Uso de factorización de matrices para abordar la dispersión.
- Importancia de las características latentes en la comprensión de los datos.
- Validación de los modelos aprendidos.
Los colaboradores del curso, Amy Peterson y Maggie Matsui, aportan su experiencia en el campo, garantizando una guía experta a lo largo del proceso de aprendizaje que vas a adquirir Además, se cuenta con Robert O’Callaghan, Director de Ciencia de Datos en Ordergroove, quien proporciona valiosos conocimientos sobre la aplicación práctica de los motores de recomendación en la industria.
