Ce cours pratique guide les apprenants à travers le cycle de vie complet de la construction d'un système de recommandation de films à l'aide de Python. En commençant par un aperçu conceptuel des moteurs de recommandation et des techniques de filtrage collaboratif, les apprenants identifieront des applications du monde réel et articuleront la façon dont ces systèmes conduisent la personnalisation à travers les plates-formes. Le cours progresse à travers la configuration de l'environnement en utilisant Anaconda et la préparation des ensembles de données, assurant que les participants peuvent organiser, configurer et manipuler les données efficacement. En utilisant la bibliothèque Surprise, les apprenants construiront des modèles d'apprentissage automatique, valideront la performance en utilisant des techniques de validation croisée (y compris RMSE et MAE), et interpréteront la précision de la prédiction. Les apprenants écriront des fonctions Python pour générer des prédictions cinématographiques personnalisées, en acquérant une expérience pratique de l'évaluation des modèles, de la logique de prédiction et de la manipulation itérable à l'aide d'outils tels que islice. À la fin du cours, les apprenants seront en mesure d'analyser des ensembles de données, d'implémenter des algorithmes et de déployer des fonctionnalités prédictives de manière rationalisée et reproductible. Grâce à un codage interactif et à des exercices progressifs, les apprenants appliqueront, analyseront et créeront des solutions de recommandation applicables dans les flux de travail de la science des données du monde réel.