Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

60%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

40%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

12%

recebi um aumento ou promoção
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.
Nível intermediário
Aprox. 23 horas para completar
Inglês

Habilidades que você terá

Summary StatisticsTerm Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF)Microsoft ExcelRecommender Systems

Resultados de carreira do aprendiz

60%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

40%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

12%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
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Nível intermediário
Aprox. 23 horas para completar
Inglês

oferecido por

Placeholder

Universidade de MinnesotaUniversidade de Minnesota

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up90%(1,973 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

1 hora para concluir

Preface

1 hora para concluir
2 vídeos (Total 41 mín.), 1 leitura
2 videos
Intro to Course and Specialization13min
1 leituras
Notes on Course Design and Relationship to Prior Courses10min
4 horas para concluir

Introducing Recommender Systems

4 horas para concluir
9 vídeos (Total 147 mín.), 2 leituras, 2 testes
9 videos
Preferences and Ratings17min
Predictions and Recommendations16min
Taxonomy of Recommenders I27min
Taxonomy of Recommenders II21min
Tour of Amazon.com21min
Recommender Systems: Past, Present and Future16min
Introducing the Honors Track7min
Honors: Setting up the development environment10min
2 leituras
About the Honors Track10min
Downloads and Resources10min
2 exercícios práticos
Closing Quiz: Introducing Recommender Systems20min
Honors Track Pre-Quiz30min
Semana
2

Semana 2

10 horas para concluir

Non-Personalized and Stereotype-Based Recommenders

10 horas para concluir
7 vídeos (Total 111 mín.), 5 leituras, 9 testes
7 videos
Summary Statistics I16min
Summary Statistics II22min
Demographics and Related Approaches13min
Product Association Recommenders19min
Assignment #1 Intro Video14min
Assignment Intro: Programming Non-Personalized Recommenders17min
5 leituras
External Readings on Ranking and Scoring10min
Assignment 1 Instructions: Non-Personalized and Stereotype-Based Recommenders10min
Assignment Intro: Programming Non-Personalized Recommenders10min
LensKit Resources10min
Rating Data Information10min
8 exercícios práticos
Assignment #1: Response #1: Top Movies by Mean Rating30min
Assignment #1: Response #2: Top Movies by Count30min
Assignment #1: Response #3: Top Movies by Percent Liking30min
Assignment #1: Response #4: Association with Toy Story30min
Assignment #1: Response #5: Correlation with Toy Story30min
Assignment #1: Response #6: Male-Female Differences in Average Rating30min
Assignment #1: Response #7: Male-Female differences in Liking30min
Non-Personalized Recommenders20min
Semana
3

Semana 3

3 horas para concluir

Content-Based Filtering -- Part I

3 horas para concluir
8 vídeos (Total 156 mín.)
8 videos
TFIDF and Content Filtering24min
Content-Based Filtering: Deeper Dive26min
Entree Style Recommenders -- Robin Burke Interview13min
Case-Based Reasoning -- Interview with Barry Smyth13min
Dialog-Based Recommenders -- Interview with Pearl Pu21min
Search, Recommendation, and Target Audiences -- Interview with Sole Pera11min
Beyond TFIDF -- Interview with Pasquale Lops21min
Semana
4

Semana 4

6 horas para concluir

Content-Based Filtering -- Part II

6 horas para concluir
2 vídeos (Total 26 mín.), 3 leituras, 3 testes
2 videos
Honors: Intro to programming assignment10min
3 leituras
Content-Based Recommenders Spreadsheet Assignment (aka Assignment #2)1h 20min
Tools for Content-Based Filtering10min
CBF Programming Intro10min
2 exercícios práticos
Assignment #2 Answer Form20min
Content-Based Filtering20min
1 hora para concluir

Course Wrap-up

1 hora para concluir
2 vídeos (Total 45 mín.), 1 leitura
2 videos
Psychology of Preference & Rating -- Interview with Martijn Willemsen31min
1 leituras
Related Readings10min

Avaliações

Principais avaliações do INTRODUCTION TO RECOMMENDER SYSTEMS: NON-PERSONALIZED AND CONTENT-BASED

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Sobre Programa de cursos integrados Sistemas de recomendação

Sistemas de recomendação

Perguntas Frequentes – FAQ

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