[OTUS] Рекомендательные системы [Александр Брут-Бруляко, Роман Захаров]

Рекомендательные системы (Recommender Systems) помогают анализировать данные о пользователе и его предпочтениях, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации о продуктах, услугах или контенте, которые могут ему понравиться. Сейчас рекомендательные системы активно используют банки, e-commerce, соцсети, стриминговые сервисы, поэтому на рынке востребованы специалисты с глубокими знаниями и опытом в области рекомендательных систем.
По данным Zarplan средняя зарплата специалистов Data Science в области рекомендательных систем составляет более 240 тысяч рублей. Курс дает знания, которые помогут перейти на более интересный проект с высокой зарплатной вилкой.
Программа обучения рассчитана на специалистов с опытом в машинном обучении, которые хотят на практике внедрять рекомендательные системы и персонализации. Вы получите необходимые навыки для внедрения рекомендательных систем под задачи малого и среднего бизнеса, а также научитесь принципам проектирования рекомендательных систем для крупных компаний.
Модуль 1.Классические методы рекомендаций
Модуль 2.Контентные методы рекомендаций
Модуль 3.Современные методы рекомендаций
Модуль 4.Персонализация
Модуль 5.Проектная работа