Обучающий онлайн‑курс «Рекомендательные системы и библиотека RePlay»
Видеокурс посвящён современным подходам и инструментам для создания рекомендательных систем — ключевой технологии, которая лежит в основе персонализации в онлайн-торговле, стриминговых сервисах, социальных сетях и многих других платформах
Кому подойдёт этот курс?
Дата-сайентисты
и аналитики данных
и аналитики данных
Разработчики
рекомендательных систем
рекомендательных систем
Менеджеры продукта
и бизнес-аналитики
и бизнес-аналитики
Как проходит обучение?
Онлайн
Обучение проходит полностью онлайн на платформе СберУниверситета
Бесплатно
Видеокурс является полностью бесплатным
Удобно
Вы можете проходить курс в любое удобное для вас время
Сертификат
Именной сертификат после прохождения всех модулей
Из чего состоит курс?
Лекции. До 15-20 минут теоретических видео
Семинары. До 15-20 минут практических видео
Тесты. Проверка знаний по пройденным материалам
Практические занятия. Задания в Jupiter Notebook
Чему научитесь?
- Научитесь разрабатывать рекомендательные системы, которые улучшают пользовательский опыт и повышают бизнес-метрики
- Освоите инструменты для работы с большими объёмами данных и построения высокопроизводительных моделей
- Узнаете, как выбирать и адаптировать алгоритмы под задачи вашего бизнеса
- Получите практические навыки работы с рекомендательными системами
Преподаватели
Алексей Васильев
Sber AI Lab, группа рекомендательных систем
Team Lead
Антон Клинецкий
Sber AI Lab, группа рекомендательных систем
Senior Data Scientist
Анна Володкевич
Sber AI Lab, группа рекомендательных систем
Senior Data Scientist
Алексей Гришанов
Sber AI Lab, группа рекомендательных систем
Middle Data Scientist
Денис Куландин
Sber
Руководитель направления по исследованию данных
Вероника Иванова
ex-Sber
Наталья Семенова
ex-Sber
Подробнее о курсе
Вопросы и ответы
Программа
Чему посвящен курс?
Видеокурс посвящён современным подходам и инструментам для создания рекомендательных систем — ключевой технологии, которая лежит в основе персонализации в онлайн-торговле, стриминговых сервисах, социальных сетях и многих других платформах.
Для кого подойдет данный курс?
Курс подойдёт для тех, кто уже обладает знаниями в области машинного обучения и высшей математики и стремится стать экспертом в разработке рекомендательных систем.
Что я изучу на данном курсе?
Вы изучите основные типы алгоритмов, такие как коллаборативная фильтрация и фильтрация на основе контента, матричная факторизация и нейросетевые подходы, а также узнаете, как внедрять и масштабировать эти системы в реальных условиях.
Особое внимание будет уделено продвинутым методам, включая графовые нейронные сети, модели обучения с подкреплением, трансформеры для последовательных рекомендаций и двухуровневые архитектуры.
Чему я научусь в рамках курса?
- — Научитесь разрабатывать рекомендательные системы, которые улучшают пользовательский опыт и повышают бизнес-метрики.
- — Освоите инструменты для работы с большими объёмами данных и построения высокопроизводительных моделей.
- — Узнаете, как выбирать и адаптировать алгоритмы под задачи вашего бизнеса.
- — Получите практические навыки работы с рекомендательными системами.
Разбираются ли на курсе практические кейсы?
Курс включает как теоретическое погружение, так и практические кейсы из реального бизнеса и рекомендации по выбору технологий и инструментов для построения систем. Кроме того, вы на практических примерах освоите использование open-source библиотеки RePlay, которая помогает сократить время разработки рекомендательных систем и повысить эффективность ваших решений.
Что из себя представляет библиотека RePlay?
RePlay — это open-source библиотека для всех этапов создания рекомендательных систем от предварительной обработки данных до оценки качества и выбора лучшей модели.
ПАО Сбербанк использует cookie для персонализации сервисов и удобства пользователей.
Вы можете запретить сохранение cookie в настройках своего браузера.
Вы можете запретить сохранение cookie в настройках своего браузера.