Introducción a los Sistemas de Recomendación con Python

¿Alguna vez se ha preguntado cómo los servicios de transmisión sugieren su próxima película favorita o cómo los sitios de comercio electrónico saben qué productos le gustarían?Este curso desmitifica la tecnología central detrás de las experiencias personalizadas que impulsan la web moderna. Pasará de la teoría fundamental a la aplicación práctica, aprendiendo los principios esenciales de los sistemas de recomendación.Al final, habrá construido su propio recomendador de películas funcional usando Python y bibliotecas comunes de ciencia de datos, obteniendo experiencia práctica en una de las áreas más impactantes del aprendizaje automático. Lo que aprenderás: - Comprender los principios fundamentales detrás del filtrado colaborativo y basado en contenido. - Configure un entorno Python dedicado para sus proyectos de ciencia de datos. - Utilice la biblioteca pandas para cargar, limpiar y preparar conjuntos de datos para el análisis. - Construir un modelo de filtrado colaborativo para recomendar elementos basados en el comportamiento del usuario. - Crear un recomendador basado en contenido analizando las características de los propios artículos. - Aprenda a medir la efectividad de sus modelos con métricas básicas de evaluación. - Aplicar todos los conceptos para construir un motor de recomendación de películas completo y funcional. El curso comienza con la terminología clave y las ideas básicas detrás de los motores de recomendación antes de guiarlo a través de los pasos prácticos de manejo de datos y construcción de modelos.Seguirá explicaciones claras basadas en texto y practicará con ejercicios prácticos. Este curso está diseñado para principiantes, no es necesaria experiencia previa con aprendizaje automático, aunque una familiaridad básica con la sintaxis de Python es beneficiosa. Comience su viaje para crear sistemas inteligentes y personalizados hoy mismo.