Machine Learning | Sistema de recomendação com Python
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Machine Learning | Sistema de recomendação com PythonNesse treinamento vamos criar um sistema de recomendação usando dados de livros, desde a aquisição dos dados até a criação do modelo de Machine Learning e criar um simulador para deixar a experiência mais intuitiva.Iremos utilizar os seguintes frameworks:Pandas;Numpy;Matplotlib;Seaborn;Scipy;Requests;Sklearn;Pillow;Entre outros.Como vai funcionar nossa dinâmica?Primeiramente vamos importar os dados para nosso ambiente, serão 3 bases de dados que iremos precisar fazer o cruzamento e entendimento, em seguida:Analise Exploratória dos dados (EDA)Criação do Modelo de Machine Learning (Aprendizado não supervisionado)Entendimento do algoritmo (calculo manual)Um relatorio com as fotos de capas dos livros para ilustrar o sistema de recomendaçãoObs: Essa solução pode ser adapta para criar um produto ou serviço baseado em dados.Porque aprender a criar um sistema de recomendação?Os Sistemas de Recomendação estão muito presentes em nossas vidas atualmente. A Amazon, aliás, é uma das melhores empresas que utilizam essa ferramenta.Porque aprender ciência de dados?Programação é uma disciplina totalmente prática, de forma que, apenas a leitura de livros e/ou acompanhamento de vídeos não desenvolve todas as habilidades necessárias.A demanda por programadores Python nunca esteve tão alta, afinal, Python é uma das linguagens mais utilizadas no mundo e requisito para se trabalhar com Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Inclusive, podemos considerar Python como uma
65/100
CourseAsk score
- What the provider tells you
- 45/45
- Who stands behind it
- 8/35
- How complete the listing is
- 12/20
Scores how much the provider publishes and who stands behind it — not how well it is taught.
What you'll learn
- data acquisition
- exploratory data analysis (EDA)
- machine learning model creation
- understanding unsupervised learning algorithms
Course objectives
- to create a functional recommendation system
- to understand the process of data preparation and analysis
- to illustrate recommendations with visual aids
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