Machine Learning Recommendation Engines on Cloud Platform

Learn to design, build, and deploy scalable recommendation systems using collaborative filtering, embeddings, and modern machine learning pipelines on Cloud Platform.

4.5 (484) ⏱ 56 মিনিট 📚 12 পাঠ 🎧 অডিও সংস্করণ

এই কোর্স সম্পর্কে

Modern digital platforms rely on recommendation engines to personalize user experiences, boost engagement, and drive revenue. Building these systems at scale requires a solid understanding of machine learning algorithms, data pipelines, and cloud infrastructure. This text-based course guides you through the process of designing, training, and deploying recommendation systems on Cloud Platform. You will transition from understanding foundational recommendation algorithms to implementing production-ready pipelines that deliver real-time, personalized suggestions. What you'll learn: - Understand the core concepts of collaborative filtering, content-based filtering, and hybrid recommendation systems. - Create and manage user and item embeddings to capture complex user-item interactions. - Build modern two-tower neural network models for candidate retrieval and ranking. - Implement machine learning workflows using BigQuery ML and Vertex AI. - Leverage modern vector search databases for low-latency, real-time recommendation retrieval. - Deploy, evaluate, and monitor recommendation pipelines to ensure reliable performance at scale. Starting with essential terminology and foundational algorithms, the written lessons and code snippets walk you through data preparation, model training, pipeline orchestration, and deployment strategies. This course is designed for developers, data analysts, and cloud engineers who want to specialize in recommendation workflows. A basic understanding of machine learning concepts and Python is recommended, but no prior cloud architecture experience is required. Start reading today to build smart recommendation engines that power modern user experiences.

আপনি কী পাবেন

  • 📜 সমাপ্তির সনদ
    আপনার LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করুন
  • 💬 Personal AI tutor
    Stuck on a lesson? Ask your built-in tutor anything, any time.
  • 🎧 অডিও সংস্করণ অন্তর্ভুক্ত
    যেতে যেতে শিখুন — পর্দা লাগবে না
  • ♾️ আজীবন অ্যাক্সেস
    যখন খুশি ফিরে আসুন — মেয়াদ নেই
  • 📱 ফোন বা কম্পিউটার
    যেকোনো জায়গা, যেকোনো ডিভাইস
  • 💸 ৩০-দিনের ফেরত
    কোনো প্রশ্ন নয়
  • সংক্ষিপ্ত ও কেন্দ্রীভূত
    56 মিনিট ব্যবহারিক বিষয়বস্তু

পর্যালোচনা (7)

Kamran Ali PK যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 4 · 2026-04-03T10:31:08+00:00

কি এক অসাধারণ শিক্ষার অভিজ্ঞতা। উদাহরণগুলো খুবই প্রাসঙ্গিক ছিল এবং বিষয়গুলোকে দৃঢ় করতে সাহায্য করেছে। খুব ভাল লেগেছে!

Alessandro Romano IT যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 3 · 2026-03-02T19:28:08+00:00

এটা একটা ভাল পরিচয়, আরও বিভিন্ন উদাহরণ এবং মডিউলের মধ্যে আরো ভাল ভাবে প্রবাহিত করা হলে উপকৃত হতে পারত।

Rutger Hendriks NL যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 4 · 2025-11-13T17:26:08+00:00

চমৎকার রিসোর্স। আমি অনেক কিছু শিখেছি, এবং ব্যবহৃত উদাহরণগুলো বিষয়টি বুঝতে খুবই সহায়ক হয়েছে। খুবই সুপারিশ করা হয়।

Ella Walker NZ
★ 4 · 2025-10-12T13:49:08+00:00

এখানে ভালো ভিত্তি তৈরি করা হয়েছে, কিছু ব্যাখ্যা আরো পরিষ্কার হতে পারত, এবং গতি কিছুটা অসঙ্গত ছিল, কিন্তু সামগ্রিকভাবে মূল্যবান শিক্ষার অভিজ্ঞতা।

Fatima Mohamed KE যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 5 · 2025-08-06T13:48:08+00:00

আমি যা খুঁজছিলাম ঠিক তা-ই, প্রয়োগমূলক উদাহরণগুলো পছন্দ করেছি, এগুলো সত্যিই ধারণাগুলোকে দৃঢ় করতে সাহায্য করেছে।

فاطمة عبدالله AE যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 5 · 2025-07-27T19:05:08+00:00

ওয়াও, কি চমৎকার শিক্ষার অভিজ্ঞতা, বাস্তব জীবনের প্রয়োগ নিয়ে আলোচনা করাটা খুবই প্রাসঙ্গিক, আমি যা শিখেছি তা ইতিমধ্যেই প্রয়োগ করছি।

James Young AU যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 5 · 2025-06-29T18:59:08+00:00

এর চেয়ে ভালো শিক্ষার অভিজ্ঞতা আর হতে পারে না। গঠনটি খুব সুন্দরভাবে প্রবাহিত হয়েছে, এবং উদাহরণগুলো খুবই প্রাসঙ্গিক ছিল। খুবই সুপারিশ করা হয়!

পর্যালোচনা লিখুন

পাঠানোর পরে সাইন ইন করতে বলব — আপনার খসড়া সংরক্ষিত থাকবে।

শিক্ষার্থীরা এটিও নিয়েছেন

তথ্য বিজ্ঞান এবং বিশ্লেষণের মূলনীতি

আধুনিক তথ্য বিশ্লেষণ পদ্ধতি ব্যবহার করে অন্তর্দৃষ্টি বের করতে, পূর্বাভাসমূলক মডেল তৈরি করতে এবং জটিল সমস্যা সমাধান করতে শিখুন।
★ 5.0 (6,972)
$4.99

MATLAB এবং AWS দিয়ে ডেটা সায়েন্সের পরিচিতি

MATLAB ব্যবহার করে ডেটা প্রসেস করতে, লো-কোড টুল দিয়ে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে এবং আপনার ওয়ার্কফ্লো AWS-এ স্কেল করতে শিখুন, এমনকি পূর্ব অভিজ্ঞতা ছাড়াই।
★ 4.9 (14)
$4.99

ডাটা বিজ্ঞানের রহস্য উন্মোচন: একটি অ-প্রযুক্তিগত পরিচিতি

কোডের একটি লাইন লিখে না দিয়েই মূল ধারণা, ভূমিকা এবং ডাটা বিজ্ঞান, মেশিন লার্নিং এবং জেনারেটিং এআই-এর বাস্তব জীবনের প্রয়োগ বুঝতে পারবেন।
★ 4.8 (6,730)
$4.99

ব্যবসায়িক নেতাদের জন্য মেশিন লার্নিং কৌশল

মেশিন লার্নিং এর সুযোগ শনাক্ত করা, প্রযুক্তিগত দলগুলোর সাথে সহযোগিতা করা এবং প্রাথমিক এআই ধারণাগুলোর মাধ্যমে তথ্য-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণ করা শিখুন।
★ 4.8 (1,588)
$4.99

সাধারণ প্রশ্ন

এই কোর্সের জন্য কী প্রয়োজন? +

শুধু ইন্টারনেট সংযুক্ত একটি ফোন বা কম্পিউটার। কোনো ইনস্টল বা বিশেষ হার্ডওয়্যার লাগে না।

কীভাবে পরিশোধ করব? +

Stripe-এর মাধ্যমে কার্ডে অথবা ক্রিপ্টোকারেন্সিতে। আমরা কার্ডের তথ্য সংরক্ষণ করি না — Stripe নিরাপদে পরিচালনা করে।

আমি কি ফেরত পেতে পারি? +

হ্যাঁ — ৩০ দিনের মধ্যে সম্পূর্ণ ফেরত, কোনো প্রশ্ন নয়।

কতদিন অ্যাক্সেস থাকবে? +

চিরকালের জন্য। একবার কেনার পর কোর্স আপনার — যখন খুশি ফিরে আসুন।

আমি কি সনদ পাব? +

হ্যাঁ। সম্পন্ন করার পর আপনি একটি সনদ পাবেন, যা LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করতে পারবেন।

এই খাতের জন্য
টেক ডিজাইন অর্থ মার্কেটিং স্বাস্থ্য শিক্ষা আতিথেয়তা উৎপাদন