Informações sobre o curso

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Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Aprox. 7 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês

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Inglês

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oferecido por

Logotipo de Universidade de MinnesotaUniversidade de Minnesota

Universidade de MinnesotaUniversidade de Minnesota

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

14 minutos para concluir

Preface

14 minutos para concluir
2 vídeos (Total 14 mín.)
2 videos
The Goals of Evaluation10min
2 horas para concluir

Basic Prediction and Recommendation Metrics

2 horas para concluir
5 vídeos (Total 57 mín.), 1 leitura, 1 teste
5 videos
Prediction Accuracy Metrics12min
Decision Support Metrics16min
Rank-Aware Top-N Metrics18min
Assignment Intro Video2min
1 leituras
Metric Computation Assignment Instructions10min
1 exercício prático
Basic Prediction and Recommendation Metrics Assignment42min
Semana
2

Semana 2

2 horas para concluir

Advanced Metrics and Offline Evaluation

2 horas para concluir
6 vídeos (Total 76 mín.), 1 leitura, 2 testes
6 videos
Additional Item and List-Based Metrics18min
Experimental Protocols13min
Unary Data Evaluation11min
Temporal Evaluation of Recommenders (Interview with Neal Lathia)12min
Programming Assignment Introduction8min
1 leituras
Evaluating Recommenders10min
2 exercícios práticos
Offline Evaluation and Metrics Quiz22min
Programming Assignment Quiz28min
Semana
3

Semana 3

1 hora para concluir

Online Evaluation

1 hora para concluir
4 vídeos (Total 66 mín.)
4 videos
Usage Logs and Analysis10min
A/B Studies (Field Experiments)11min
User-Centered Evaluation (Interview with Bart Knijnenburg)25min
1 exercício prático
Online Evaluation Quiz8min
Semana
4

Semana 4

1 hora para concluir

Evaluation Design

1 hora para concluir
3 vídeos (Total 31 mín.), 2 leituras, 1 teste
3 videos
Case Examples17min
Assignment Intro Video2min
2 leituras
Intro to Assignment: Evaluation Design Cases10min
Quiz Debrief10min
1 exercício prático
Assignment: Evaluation Design Cases12min

Sobre Programa de cursos integrados Sistemas de recomendação

A Recommender System is a process that seeks to predict user preferences. This Specialization covers all the fundamental techniques in recommender systems, from non-personalized and project-association recommenders through content-based and collaborative filtering techniques, as well as advanced topics like matrix factorization, hybrid machine learning methods for recommender systems, and dimension reduction techniques for the user-product preference space. This Specialization is designed to serve both the data mining expert who would want to implement techniques like collaborative filtering in their job, as well as the data literate marketing professional, who would want to gain more familiarity with these topics. The courses offer interactive, spreadsheet-based exercises to master different algorithms, along with an honors track where you can go into greater depth using the LensKit open source toolkit. By the end of this Specialization, you’ll be able to implement as well as evaluate recommender systems. The Capstone Project brings together the course material with a realistic recommender design and analysis project....
Sistemas de recomendação

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

  • Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.