R中商业应用的实用推荐系统

使用 R 为业务应用程序实现数据科学驱动的推荐系统

讲师：Minerva Singh

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你将会学到的

• 了解什么是推荐系统及其对商业智能的重要性
• 学习在 R 编程语言中实现数据科学技术的主要方面
• 使用 R 编程语言实现实用的推荐系统
• 了解推荐系统的理论和实践方面

课程内容

5 个章节 • 36 个讲座 • 总时长 3 小时 19 分钟展开所有章节

欢迎来到课程5 个讲座 • 17 分钟

基本 R 编程11 个讲座 • 1 小时 21 分钟

支持推荐系统的基本统计概念9 个讲座 • 45 分钟

什么是推荐系统？9 个讲座 • 47 分钟

杂项2 个讲座 • 9 分钟

要求

• 能够在计算机上操作和安装软件
• 事先接触 R 编程概念会很有帮助
• 之前接触过 R Studio 环境
• 对学习实用推荐系统的兴趣

说明

报名参加我的最新课程，了解如何使用 R 构建实用推荐系统

• 你是否有兴趣了解亚马逊和 Netflix 等大型科技巨头如何向你推荐产品和服务？
• 你想了解数据科学如何通过推荐系统入侵数十亿的电子商务空间吗？
• 你想使用真实数据实现自己的推荐系统吗？
• 你想开发尖端分析和可视化来支持业务决策吗？
• 你是否有兴趣部署机器学习和自然语言处理以根据先前的选择和/或用户配置文件提出建议？

如果你可以应用 R 数据分析技能来根据用户偏好提出数据驱动的建议，你就可以获得优于其他数据科学家的优势

• 通过从零售和电子商务领域中常见的常用结构化和非结构化数据中提取可操作的见解来提高公司或业务的价值
• 通过精通开发实用推荐系统的最重要支柱，从众多其他数据分析师中脱颖而出

我的课程是实际推荐相关问题的实践培训 – 你将学习使用重要的 R 数据科学技术从结构化数据（例如在典型零售和/或商业环境中获得的数据）和非结构化文本中获取信息和见解数据

我的课程为 使用 Python 执行实际的、现实生活中的推荐系统任务奠定了基础。通过学习本课程，你将在数据科学之旅中迈出重要一步，成为 部署 R 编程数据科学技术以回答实际零售和电子商务问题的专家（例如，根据他们以前的产品推荐什么样的产品）购买或他们的用户资料）。

你为什么要参加我的课程？

我拥有英国牛津大学的硕士学位（地理与环境）。我还在剑桥大学完成了数据科学密集型博士学位（热带生态与保护）。

我在分析来自不同来源的真实数据和为国际同行评审期刊 制作 出版物方面拥有多年经验 。

本课程将帮助你熟练地在 R 中部署基于数据科学的推荐系统，从而为业务决策提供信息。具体来说，你将

• 学习在 R 编程语言中实现数据科学技术的主要方面
• 了解什么是推荐系统以及为什么它们对零售空间如此重要
• 学习实施构建推荐系统所需的通用数据科学原则
• 使用可视化来支持你从结构化和非结构化数据中收集到的见解
• 用 R 编程语言实现不同的推荐系统
• 使用常见的自然语言处理 (NLP) 技术根据描述和/或标题推荐产品和服务
  你将从事与 (a) 在线零售产品描述 (b) 电影评级 (c) 图书评级和描述等相关的实用迷你案例研究

除上述所有内容外，你还将获得 我的持续支持 ，以确保你从投资中获得最大价值！

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此课程面向哪些人：

• 想要掌握用于数据科学的 R 编程语言的人
• 对开发强大的数据可视化感兴趣的学生
• 学习根据先前的选择做出产品和服务推荐
• 为你的问题确定最佳推荐系统