Entwickeln Sie eine praktische Buchempfehlungs-Engine mit Python und lernen Sie dabei die Kerntechniken moderner Empfehlungssysteme kennen. In diesem praxisorientierten, projektbasierten Kurs arbeiten Sie sich vom Verständnis der Grundlagen von Empfehlungssystemen bis hin zum Entwurf und der Implementierung einer funktionsfähigen, inhaltsbasierten Empfehlungs-Engine vor, die strukturierte Daten und Textmerkmale nutzt.

Zunächst befassen Sie sich mit den Zielen und der Architektur eines Buchempfehlungssystems, bereiten Datensätze durch Vorverarbeitung auf und entwickeln Metadatenmerkmale, um eine nutzerorientierte Filterung zu ermöglichen. Anschließend entwickeln Sie inhaltsbasierte Filtermodelle unter Verwendung von TF-IDF, Count-Vectorizern und Ähnlichkeitsbewertungsverfahren. Außerdem kombinieren und transformieren Sie verschiedene Buchattribute – darunter Titel, Autor und Genre –, um die Relevanz der Empfehlungen zu verbessern und personalisiertere Ergebnisse zu erzielen. Dieser Kurs ist ideal für Teilnehmer, die praktische Erfahrungen mit der Anwendung von Python und Data-Science-Techniken in Empfehlungssystemen sammeln möchten. Durch die Bearbeitung eines vollständigen End-to-End-Projekts sammeln Sie Erfahrungen bei der Datenaufbereitung, der Merkmalserstellung, dem Aufbau von Ähnlichkeitsmodellen und der Verfeinerung von Empfehlungsergebnissen unter Verwendung strukturierter und textueller Informationen. Wenn Sie anhand eines realen Buchempfehlungsprojekts verstehen möchten, wie inhaltsbasierte Empfehlungsmaschinen entworfen und implementiert werden, bietet dieser Kurs eine strukturierte, praxisorientierte Lernerfahrung von den Grundlagen bis zur Umsetzung.