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Marketing Digital et Machine Learning

systèmes de recommandation standard, se familiarité avec Python , parcourir la théorie complexe du machine learning
Highest Rated
Rating: 4.5 out of 54.5 (24 ratings)
96 students
Created by Data Full
Last updated 1/2020
French
30-Day Money-Back Guarantee

What you'll learn

  • Comprendre et mettre en œuvre des recommandations précises pour vos utilisateurs à l'aide d'algorithmes simples et à la pointe de la technologie
  • Utiliser des techniques d'exploration de données utilisées dans la construction de recommandations
  • Créez des filtres collaboratifs aux normes de l'industrie à l'aide d'algorithmes puissants
  • Comment faire du ciblage puissant
  • Comprendre les algorithmes de recommandation utilisé par netflix ou les marketplaces comme amazon

Requirements

  • des notions python pourraientt être des avanges

Description

Dans le cadre de votre activité commerciale,

En effet, les systèmes de recommandation sont devenus très importants au cours des dernières années. Ils représentent maintenant une opportunité énorme pour le commerce électronique, particulièrement avec le Big Data. En travaillant avec de grandes quantités de données et en introduisant des algorithmes sophistiqués, les boutiques en ligne devraient voir leurs conversions augmenter avec les systèmes de recommandation actuels.

Vous avez sans nul doute déjà vu apparaître sur vos écrans les formules classiques de type « les clients qui ont acheté cet article ont aussi acheté... » ou « cela pourrait également vous intéresser » lorsque vous faites du shopping en ligne. Ces astuces, adaptées aux préférences individuelles de l'utilisateur, sont le résultat de calculs et d'algorithmes sophistiqués. Les systèmes de recommandation sont déjà bien ancrés en e-commerce, mais des technologies et des algorithmes toujours plus performants se sont également immiscer dans d'autres domaines très variés.


Dans cette formation , vous allez créer  un moteur basé sur le contenu qui fonctionne sur les métadonnées de film. Vous utiliserez des filtres collaboratifs pour utiliser les données de comportement des clients

Who this course is for:

  • toute personne intéressée par AI
  • Le Ciblage Marketing

Course content

8 sections • 18 lectures • 2h 9m total length

  • Preview02:38
  • Preview05:46
  • Types des systèmes de recommandation
    12:09

  • Preview02:42

  • Comprendre les DataFrames
    09:14
  • Quelques Opérations avec les DataFrames
    09:16
  • Travailler Avec Des Séries Temporelles
    08:07

  • Modèle IMDB (Recommandation simple)
    10:02
  • Mise en Place d un simple System de recommandation
    02:30
  • Mise en Place d un simple System de recommandation (Suite)
    08:57

  • Data Preprocessing du Système basé sur la connaissance
    16:52
  • Recommandation basée sur les connaissances
    09:47

  • Recommandation basée sur la description​ étape 1
    05:25
  • Recommandation basée sur la description étape 2
    06:57

  • Introduction aux recommandations basées sur le contenu
    05:22
  • Les Vecteurs TF-IDFVectorizer
    09:24
  • Le score de simultude
    01:31

  • Introduction aux modèles hybrides
    02:46

Instructor

Data Full
Engineer Architect of Big Data
Data Full
  • 4.1 Instructor Rating
  • 339 Reviews
  • 1,254 Students
  • 6 Courses

On the professional side, I am an engineer Architect of Big Data solutions in various Clouds.


You will immediately notice in my classes how I combine my real experience and my academic training in finance and mathematics and computer science to offer quality professional coaching.


I worked in several countries for various clients as well as trainer, as technical leader (India, UK, USA, Paris).


I am passionate about data, and neat solutions.

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Sur le plan professionnel, je suis un ingénieur architecte de solutions Big Data dans différents Clouds.


Vous remarquerez immédiatement dans mes cours comment combiner mon expérience réelle et ma formation académique en finance, en mathématiques et en informatique pour offrir un coaching professionnel de qualité.


J'ai travaillé dans plusieurs pays pour divers clients ainsi que formateur et responsable technique (Inde, Royaume-Uni, États-Unis, Paris).


Je suis un passionné de données et de solutions soignées.

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