Pythonで映画のレコメンドエンジンを作ろう
Pythonでデータ分析をしてみよう。難しい理論は無しでシンプルに説明します。PythonのScikit-Learnでデータ分析を体験できます。最近傍探索、コサイン類似度、協調フィルタリングの概念を理解してデータ分析の第一歩を踏み出そう。
Created by のっくん (アプリ開発者)
Pythonでデータ分析ができるようになります。
レコメンドの仕組みが理解できます。
Pythonで協調フィルタリングを実装する方法を学べます。
KNN（最近傍探索）の使い方やコサイン類似度の求め方が分かります。
Requirements
- インターネットに繋がるパソコンがあれば大丈夫です。
Description
本コースでは以下の内容が含まれます。
Pythonでデータ分析を行うために環境構築をする
最近傍探索の使い方を学ぼう
コサイン類似度の求め方を学ぼう
アイテムベース協調フィルタリングでオススメ映画を探索しよう
ユーザベース協調フィルタリングでオススメ映画を探索しよう
Who this course is for:
- データサイエンスを勉強してみたいPython初級者。
Instructor
Python,Unity,C#,Swift,Blender,C++,Java,Kotlin
- 4.2 Instructor Rating
- 394 Reviews
- 3,958 Students
- 18 Courses
・自己紹介
こんにちは。プログラミングの楽しさを少しでもお伝えできればと思い講師をさせていただいています。コードが何を意味するのか丁寧に説明をしながら、ハンズオンでレクチャーを行なっていく形の講義を心がけています。
・実績
GooglePlayとAppStoreに24個のアプリをリリースしました。
AppStoreのダウンロード数は5万を超えています。
・備考と資格など
国立大学大学院修了。プログラミング歴は14年。
TOEIC865点。応用情報技術者。