This project-based course equips learners with the skills to design, develop, and implement a personalized book recommendation system using Python. Spanning two core modules, the course introduces foundational concepts of collaborative and content-based filtering and builds toward a functional hybrid model. Learners will begin by analyzing user data, constructing user-item interaction matrices, and evaluating baseline models. They will then apply advanced data handling techniques using libraries like Pandas and NumPy, and integrate multiple recommendation strategies into a single hybrid engine.
Project on Recommendation Engine - Advanced Book Recommender
Project on Recommendation Engine - Advanced Book Recommender
Ce cours fait partie de Spécialisation Mastering Recommendation Systems with Python
Instructeur : EDUCBA
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
3 heures pour terminer
3 semaines à 1 heure par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Unsupervised Learning
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Scalability
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Predictive Modeling
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
juillet 2025
Évaluations
6 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Mastering Recommendation Systems with Python
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Il y a 2 modules dans ce cours
This module introduces learners to the core structure of a personalized book recommendation system. Starting with foundational project setup, it guides through the logic of accepting user input, handling book data, and establishing a baseline model for evaluation. The module also delves into the preprocessing steps required to make user and book data machine-readable by converting identifiers into indexed forms. Learners will develop an understanding of how to construct a user-item interaction matrix and prepare the data for more advanced recommendation algorithms in future modules.
Inclus
7 vidéos3 devoirs
This module guides learners through the technical implementation of a hybrid recommendation engine by combining collaborative filtering and content-based methods. It begins with foundational data processing using Python libraries like Pandas and NumPy, and progresses toward integrating both filtering approaches into a unified hybrid model. Learners will gain hands-on experience with similarity computation, function-based model construction, and performance refinement through blending multiple data signals.
Inclus
4 vidéos3 devoirs
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