enthaltenThis project-based course equips learners with the skills to design, develop, and implement a personalized book recommendation system using Python. Spanning two core modules, the course introduces foundational concepts of collaborative and content-based filtering and builds toward a functional hybrid model. Learners will begin by analyzing user data, constructing user-item interaction matrices, and evaluating baseline models. They will then apply advanced data handling techniques using libraries like Pandas and NumPy, and integrate multiple recommendation strategies into a single hybrid engine.
Project on Recommendation Engine - Advanced Book Recommender
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 3 Stunden
3 Wochen bei 1 Stunde pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Scalability
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Machine Learning Algorithms
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Unsupervised Learning
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Pandas (Python Package)
Wichtige Details
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Juli 2025
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6 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 2 Module
This module introduces learners to the core structure of a personalized book recommendation system. Starting with foundational project setup, it guides through the logic of accepting user input, handling book data, and establishing a baseline model for evaluation. The module also delves into the preprocessing steps required to make user and book data machine-readable by converting identifiers into indexed forms. Learners will develop an understanding of how to construct a user-item interaction matrix and prepare the data for more advanced recommendation algorithms in future modules.
Das ist alles enthalten
7 Videos3 Aufgaben
This module guides learners through the technical implementation of a hybrid recommendation engine by combining collaborative filtering and content-based methods. It begins with foundational data processing using Python libraries like Pandas and NumPy, and progresses toward integrating both filtering approaches into a unified hybrid model. Learners will gain hands-on experience with similarity computation, function-based model construction, and performance refinement through blending multiple data signals.
Das ist alles enthalten
4 Videos3 Aufgaben
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Häufig gestellte Fragen
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