Рекомендательные системы

Для кого этот курс?

Программа обучения предназначена для специалистов с опытом в области машинного обучения, которые стремятся внедрять рекомендательные системы и персонализацию на практике. Курс даст вам необходимые навыки для разработки и внедрения рекомендательных систем для малого и среднего бизнеса, а также научит проектированию таких систем для крупных компаний.

• DS/ML/DL специалисты, желающие углубить знания в области рекомендательных систем и приобрести практический опыт;
• IT-специалисты малого и среднего бизнеса, стремящиеся внедрить механизмы рекомендательных систем и персонализации в поддерживаемые ими системы;
• Разработчики с базовыми навыками Python и ML, которые хотят получить опыт работы с рекомендательными системами;
• Выпускники курсов по машинному обучению.

Необходимые знания

• Базовое знакомство с Python;
• Основы линейной алгебры (матрицы, векторы, градиентный спуск);
• Базовые навыки работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия);
• Интерес к прикладным бизнес-задачам.

Что даст вам этот курс

Рекомендательные системы (Recommender Systems) анализируют данные о пользователе и его предпочтениях, чтобы предоставить персонализированные рекомендации по продуктам, услугам или контенту, которые могут заинтересовать пользователя. Эти системы активно используются в различных сферах, таких как банки, e-commerce, социальные сети и стриминговые сервисы, что делает специалистов в области рекомендательных систем высоко востребованными.

Что вы будете уметь после обучения

По завершению курса вы сможете:

• Понимать концепции рекомендательных систем и их применение в различных проектах;
• Работать с различными типами рекомендательных систем;
• Овладеть современными методами рекомендаций и научиться эффективно их применять;
• Внедрять персонализацию и сегментировать пользователей;
• Оценивать качество рекомендаций с помощью метрик и проводить A/B тесты;
• Практически внедрять рекомендательные системы.

Курс ориентирован на прикладные решения для сервисов и компаний. Во время обучения студенты работают с реальными датасетами и получают опыт работы с инфраструктурой для развертывания рекомендательных систем.

Средняя зарплата специалистов в области Data Science, работающих с рекомендательными системами, по данным Zarplan, составляет более 240 тысяч рублей. Знания, полученные на курсе, помогут вам перейти на более интересную работу с высокой зарплатой.

Процесс обучения

Обучение проходит в онлайн-формате: вебинары, общение с преподавателями и другими студентами в Telegram, выполнение домашних заданий и получение обратной связи от преподавателя.

Вебинары проходят дважды в неделю по 2 академических часа и сохраняются в записи в вашем личном кабинете, что позволяет смотреть их в удобное время.

В процессе обучения вам предстоит выполнять домашние задания, каждое из которых будет связано с компонентами вашего итогового проекта.

После выполнения всех заданий вы получите готовый проект, который станет частью вашего портфолио.

Оптимальная нагрузка

• Возможность совмещения учебы с работой;
• Индивидуальная разработка итоговой проектной работы;
• Гибкость, позволяющая учиться в удобное время.

Перспективы

Пройдя курс, вы получите знания, которые сделают вас более востребованным специалистом с высокой заработной платой.

Партнеры

Многие студенты находят новую работу или получают повышение уже в процессе обучения. По окончании курса вы сможете:

• Получить помощь в оформлении резюме, портфолио и сопроводительных писем;
• Разместить свое резюме в базе OTUS и получать приглашения на собеседования от партнеров.

Формат обучения

• Интерактивные вебинары: два занятия по 2 академических часа в неделю, доступ к записям и материалам остается навсегда;
• Обратная связь: домашние задания с поддержкой и обратной связью от преподавателей помогут вам освоить технологии;
• Активное комьюнити: чат в Telegram для общения преподавателей и студентов.