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.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Python Data Products for Predictive Analytics
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À propos de ce cours
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Essayez Coursera pour les affairesCe que vous allez apprendre
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
Compétences que vous acquerrez
- Python Programming
- Big Data Products
- Recommender Systems
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Introduction
Implementing Recommender Systems
Deploying Recommender Systems
Project 4: Recommender System
Avis
- 5 stars36 %
- 4 stars22 %
- 3 stars18 %
- 2 stars8 %
- 1 star16 %
Meilleurs avis pour DEPLOYING MACHINE LEARNING MODELS
I Liked the Course in general especially the recommender component. I would seriously recommend making major improvements and clarification to the capstone project.
À propos du Spécialisation Python Data Products for Predictive Analytics

Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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