Curso sobre cómo construir motores de recomendación en Python

 

 

 

Con este curso sobre cómo construir motores de recomendación en Python aprenderás a crear motores de recomendación en Python utilizando técnicas de aprendizaje automático.

Python es un lenguaje de programación de alto nivel, interpretado y de propósito general, conocido por su sintaxis sencilla y su legibilidad, lo que facilita su aprendizaje y uso. Es ampliamente utilizado en diversas áreas como desarrollo web, análisis de datos, inteligencia artificial y automatización de tareas. Su versatilidad se debe a una amplia biblioteca estándar y una activa comunidad de desarrolladores.

Hoy en día, hemos llegado a esperar experiencias personalizadas en línea, ya sea Netflix recomendando un programa o un minorista en línea sugiriendo artículos que también podrías querer comprar. 

 

Pero ¿cómo se generan estas sugerencias? En este curso aprenderás todo lo que necesitas saber para crear tu propio motor de recomendaciones. A través de ejercicios prácticos, te familiarizarás con los dos sistemas más comunes: el filtrado colaborativo y el filtrado basado en contenido. 

Después, aprenderás a medir similitudes como la distancia de Jaccard y la similitud del coseno, y a evaluar la calidad de las recomendaciones sobre los datos de prueba utilizando la raíz del error cuadrático medio (RMSE). Al final de este curso, habrás creado tu propio motor de recomendación de películas y podrás aplicar tus habilidades de Python para crear estos sistemas para cualquier industria.

Este curso lo imparte DataCamp, una plataforma de referencia para empresas que desean formar a sus equipos en análisis de datos.

El curso está dirigido a aquellas personas cuya vida laboral está ligada al uso de pantallas de visualización de datos. Pero también a aquellas que pueden estar en esta situación en el futuro, por ejemplo, personas interesadas en analítica de datos, programación y estadística.

También puede ser de interés para profesionales de diferentes sectores como el marketing digital y la publicidad, la economía y las finanzas o incluso la programación. Trámites de notarias un USA para hispanos

Para poder aprovechar al máximo el curso convendría tener conocimientos básicos de Python (ver cursos de Python gratuitos). Asimismo, necesitas contar con un ordenador con conexión estable a Internet para poder realizar el contenido del curso de forma online, el cual podrás llevar a cabo en español. 

Para desarrollar este curso, DataCamp ha contado con la colaboración, entre otros, de Robert O’Callaghan. Los creadores de contenidos de DataCamp te ofrecen siempre el material que necesitas para profundizar en las áreas en las que quieres aprender y mejorar tu formación relacionada con la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la estadística.

El curso tiene una duración de 4 horas y está distribuido en 16 vídeos y 60 ejercicios. Podrás hacerlo a tu propio ritmo y contarás con todos los materiales y recursos necesarios.

Los temas a tratar a lo largo del curso son:

Accede al curso sobre cómo construir motores de recomendación en Python impartido por DataCamp. Tanto la inscripción como la participación están habilitadas de forma totalmente gratuita y tendrás 250 XP o puntos DataCamp para gastar diariamente (cada lección necesita de entre 50 y 100 puntos para ser llevada a cabo). Puedes conseguir hasta 6 cursos gratuitos de la plataforma DataCamp.

Si deseas obtener acceso completo a la biblioteca, con todos los certificados y proyectos, y evitar la restricción de XP diarios, solo tienes que realizar un upgrade desde tu perfil de DataCamp para la tramitación. Esto lo podrás conseguir por tan solo 12,15 € al mes.

Puedes seguir formándote con este curso de procesado de imágenes con Keras en Python o este otro curso de modelado lineal con Python. Ambos son completamente gratuitos.

Curso sobre c mo construir motores de recomendaci n en python 1

Curso sobre cómo construir motores de recomendación en Python

Con este curso sobre cómo construir motores de recomendación en Python aprenderás a crear motores de recomendación en Python utilizando técnicas de aprend

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2024-11-26

 

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