Ce cours basé sur un projet permet aux apprenants d'acquérir les compétences nécessaires pour concevoir, développer et mettre en œuvre un système de recommandation de livres personnalisé à l'aide de Python. En deux modules, le cours introduit les concepts fondamentaux du filtrage collaboratif et du filtrage basé sur le contenu, pour aboutir à un modèle hybride fonctionnel. Les apprenants commenceront par analyser les données des utilisateurs, construire des matrices d'interaction utilisateur-élément, et évaluer les modèles de base. Ils appliqueront ensuite des techniques avancées de traitement des données en utilisant des bibliothèques comme Pandas et NumPy, et intégreront de multiples stratégies de recommandation dans un moteur hybride unique. Grâce à des leçons pratiques, des exercices de codage et des quiz, les apprenants appliqueront progressivement la logique de l'apprentissage automatique, synthétiseront les calculs de similarité et construiront des systèmes de recommandation du monde réel qui combinent le comportement de l'utilisateur avec les caractéristiques de l'article. À la fin du cours, les apprenants seront en mesure de construire en toute confiance des pipelines de recommandation évolutifs adaptés à des applications dynamiques et centrées sur l'utilisateur.
Projet de moteur de recommandation - Recommandation avancée de livres
Ce cours fait partie de Spécialisation Maîtriser les systèmes de recommandation avec Python
Instructeur : EDUCBA
Inclus avec
(25 avis)
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Pandas (paquetage Python)
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Prétraitement de données
- Catégorie : Évaluation de modèles
- Catégorie : Évolutivité
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Détails à connaître
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juillet 2025
6 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 2 modules dans ce cours
Ce module présente aux apprenants la structure de base d'un système de recommandation de livres personnalisé. En commençant par la configuration du projet, il guide à travers la logique d'acceptation des données de l'utilisateur, le traitement des données des livres, et l'établissement d'un modèle de base pour l'évaluation. Le module aborde également les étapes de prétraitement nécessaires pour rendre les données de l'utilisateur et du livre lisibles par la machine en convertissant les identifiants en formes indexées. Les apprenants comprendront comment construire une matrice d'interaction utilisateur-article et prépareront les données pour des algorithmes de recommandation plus avancés dans les modules suivants.
Inclus
7 vidéos3 devoirs
Ce module guide les apprenants dans la mise en œuvre technique d'un moteur de recommandation hybride en combinant le filtrage collaboratif et les méthodes basées sur le contenu. Il commence par le traitement des données fondamentales à l'aide de bibliothèques Python telles que Pandas et NumPy, et progresse vers l'intégration des deux approches de filtrage dans un modèle hybride unifié. Les apprenants acquerront une expérience pratique du calcul de similarité, de la construction de modèles basés sur des fonctions et de l'affinement des performances par la fusion de plusieurs signaux de données.
Inclus
4 vidéos3 devoirs
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
25 avis
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Révisé le 24 sept. 2025
The advanced recommender system is taught comprehensively, making personalization and predictive modeling easy to understand. Fantastic balance of coding and explanation.
Révisé le 11 août 2025
Well-designed project demonstrating advanced techniques to build an accurate and personalized book recommendation engine.
Révisé le 30 août 2025
I truly enjoyed this course! The advanced recommender project pushed my limits, yet the instructor’s guidance ensured strong understanding. Now I can design real AI solutions.
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