Introdução aos Sistemas de Recomendação com Python

Já se perguntou como os serviços de streaming sugerem seu próximo filme favorito ou como os sites de comércio eletrônico sabem quais produtos você pode gostar?Este curso desmistifica a tecnologia central por trás das experiências personalizadas que impulsionam a web moderna. Você passará da teoria fundamental para a aplicação prática, aprendendo os princípios essenciais dos sistemas de recomendação.No final, você construirá seu próprio recomendador de filmes funcional usando Python e bibliotecas comuns de ciência de dados, ganhando experiência prática em uma das áreas mais impactantes do aprendizado de máquina. O que você vai aprender: - Entenda os princípios fundamentais por trás da filtragem colaborativa e baseada em conteúdo. - Configure um ambiente Python dedicado para seus projetos de ciência de dados. - Use a biblioteca pandas para carregar, limpar e preparar conjuntos de dados para análise. - Construa um modelo de filtragem colaborativo para recomendar itens com base no comportamento do usuário. - Crie um recomendador baseado em conteúdo, analisando as características dos próprios itens. - Aprenda a medir a eficácia de seus modelos com métricas básicas de avaliação. - Aplique todos os conceitos para construir um mecanismo de recomendação de filme completo e funcional. O curso começa com a terminologia-chave e as ideias centrais por trás dos mecanismos de recomendação antes de guiá-lo pelas etapas práticas de manipulação de dados e construção de modelos.Você seguirá explicações claras baseadas em texto e praticará com exercícios práticos. Este curso é projetado para iniciantes.Não é necessária experiência prévia com aprendizado de máquina, embora uma familiaridade básica com a sintaxe do Python seja benéfica. Comece sua jornada para criar sistemas inteligentes e personalizados hoje mesmo.