Este curso forma parte de Programa especializado: Python Data Products for Predictive Analytics

3.5
estrellas
50 calificaciones

Ilkay Altintas +1 instructores más

9488 ya inscrito

Ofrecido Por

Programa especializado: Python Data Products for Predictive AnalyticsUniversidad de California en San Diego

Acerca de este Curso

3003 vistas recientes

In this course we will learn about Recommender Systems (which we will study for the Capstone project), and also look at deployment issues for data products. By the end of this course, you should be able to implement a working recommender system (e.g. to predict ratings, or generate lists of related products), and you should understand the tools and techniques required to deploy such a working system on real-world, large-scale datasets.
This course is the final course in the Python Data Products for Predictive Analytics Specialization, building on the previous three courses (Basic Data Processing and Visualization, Design Thinking and Predictive Analytics for Data Products, and Meaningful Predictive Modeling). At each step in the specialization, you will gain hands-on experience in data manipulation and building your skills, eventually culminating in a capstone project encompassing all the concepts taught in the specialization.

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Qué aprenderás

Project structure of interactive Python data applications
Python web server frameworks: (e.g.) Flask, Django, Dash
Best practices around deploying ML models and monitoring performance
Deployment scripts, serializing models, APIs

Habilidades que obtendrás

Python Programming
Big Data Products
Recommender Systems

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Prueba Coursera para negocios

Instructores

Calificación del instructor

4,4/5 (5 calificaciones)

Ilkay Altintas

Chief Data Science Officer

San Diego Supercomputer Center

459.853 alumnos

13 cursos

Julian McAuley

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

3 horas para completar

Introduction

3 horas para completar

5 videos (Total 54 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

5 videos

Introduction to Recommender Systems4mRecommender Systems versus Other Forms of Supervised Learning7mCollaborative Filtering-Based Recommendation19mLatent Factor Models (Part 1)11mLatent Factor Models (Part 2)11m

3 lecturas

Syllabus10mCourse Materials10mSetting Up Your System10m

3 ejercicios de práctica

Review: Recommender Systems30mReview: Introduction to Latent Factor Models30mRecommender Systems and Latent Factor Models20m

Semana2

Semana 2

1 hora para completar

Implementing Recommender Systems

1 hora para completar

4 videos (Total 36 minutos)

Semana3

Semana 3

1 hora para completar

Deploying Recommender Systems

1 hora para completar

3 videos (Total 17 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios

Semana4

Semana 4

2 horas para completar

Project 4: Recommender System

2 horas para completar

2 lecturas

Reseñas

3.5

16 reseña

5 stars
36 %
4 stars
22 %
3 stars
18 %
2 stars
8 %
1 star
16 %

Principales reseñas sobre DEPLOYING MACHINE LEARNING MODELS

por ML6 de dic. de 2020

I Liked the Course in general especially the recommender component. I would seriously recommend making major improvements and clarification to the capstone project.

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Acerca de Programa especializado: Python Data Products for Predictive Analytics

Python data products are powering the AI revolution. Top companies like Google, Facebook, and Netflix use predictive analytics to improve the products and services we use every day. Take your Python skills to the next level and learn to make accurate predictions with data-driven systems and deploy machine learning models with this four-course Specialization from UC San Diego.

This Specialization is for learners who are proficient with the basics of Python. You’ll start by creating your first data strategy. You’ll also develop statistical models, devise data-driven workflows, and learn to make meaningful predictions for a wide-range of business and research purposes. Finally, you’ll use design thinking methodology and data science techniques to extract insights from a wide range of data sources. This is your chance to master one of the technology industry’s most in-demand skills. Python Data Products for Predictive Analytics is taught by Professor Ilkay Altintas, Ph.D. and Julian McAuley. Dr. Alintas is a prominent figure in the data science community and the designer of the highly-popular Big Data Specialization on Coursera. She has helped educate hundreds of thousands of learners on how to unlock value from massive datasets.

Python Data Products for Predictive Analytics

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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