Wussten Sie, dass personalisierte Produktempfehlungen den Umsatz um bis zu 20 % steigern können? Als Verbraucher schätzen wir alle Vorschläge, die auf unseren Geschmack zugeschnitten sind, und als KI-Ingenieure können wir Daten nutzen, um diese Erfahrung zu liefern. Dieses geführte Projekt wurde erstellt, um Fachkräften für Datenanalyse und KI-Enthusiasten zu helfen, zu lernen, wie man skalierbare Empfehlungssysteme erstellt, um die Kundenerfahrung zu verbessern und den Umsatz zu steigern. In diesem 2-stündigen projektbasierten Kurs lernen Sie, wie man eine Datenverarbeitungspipeline mit PySpark erstellt, K-means Clustering mit OpenAI Texteinbettungen implementiert und ein Empfehlungssystem entwickelt, das Produkte auf der Grundlage des Nutzerverhaltens vorschlägt. Um dies zu erreichen, werden Sie ein personalisiertes Produktempfehlungssystem erstellen, indem Sie ein reales Szenario durcharbeiten, in dem ein E-Commerce-Unternehmen seine Empfehlungsfähigkeiten verbessern muss. Dieses Projekt ist einzigartig, weil es leistungsstarke Werkzeuge wie PySpark und OpenAIs Einbettungen kombiniert, um praktische Erfahrungen bei der Erstellung von datengesteuerten Empfehlungen zu sammeln. Um in diesem Projekt erfolgreich zu sein, sollten Sie grundlegende Python-Programmierkenntnisse, Vertrautheit mit Datenverarbeitungsbibliotheken wie Pandas, ein grundlegendes Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens und etwas Erfahrung mit APIs und Datenmanipulation mit SQL oder PySpark haben.