Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Will I earn university credit for completing the Specialization?

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

Spezialisierung „Mastering Recommendation Systems with Python“

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Spezialisierung „Mastering Recommendation Systems with Python“

Build Intelligent Recommenders Using Python.

Build smart recommender systems using Python, collaborative filtering, and content-based models.

Dozent: EDUCBA

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4-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

Understand and differentiate between collaborative filtering, content-based filtering, and hybrid recommendation techniques.
Develop end-to-end recommendation systems using Python and libraries such as Surprise, Pandas, and Scikit-learn.
Evaluate and optimize recommendation models using performance metrics like RMSE, MAE, and similarity scoring.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Taxonomy
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Project Design
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Metadata Management
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Natural Language Processing

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Python Programming

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

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Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

This Specialization equips learners with practical skills to design and implement robust recommendation systems using Python. Spanning foundational techniques to hybrid models, it covers collaborative filtering, content-based filtering, and real-world deployment strategies using libraries like Surprise, Pandas, and Scikit-learn. Learners will explore use cases like movie and book recommenders, applying best practices from real-world platforms.

Übungsprojekt

Learners will complete hands-on projects including building book and movie recommendation engines. Through step-by-step coding exercises, they’ll develop systems that compute personalized recommendations, apply text similarity models, and evaluate predictive performance using real datasets.

Recommendation Engine - Basics

KURS 1, 3 Stunden

Was Sie lernen werden

Explain how recommendation systems use collaborative filtering to generate personalized movie recommendations.
Prepare datasets and configure a Python environment using Anaconda and the Surprise library.
Construct and validate a movie recommendation model using cross-validation with RMSE and MAE.
Apply Python functions to generate and interpret personalized movie predictions from user data.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Validation

Kategorie: Data Modeling

Project on Recommendation Engine - Book Recommender

KURS 2, 5 Stunden

Was Sie lernen werden

Identify the core components and workflow of a book recommendation system using structured data and user-defined filters.
Apply data preprocessing and feature engineering techniques to prepare publication metadata for recommendation filtering.
Construct a content-based recommendation engine using TF-IDF, text preprocessing, and similarity scoring techniques.
Develop personalized book recommendations by combining and vectorizing multiple text-based features and metadata.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Feature Engineering

Kategorie: Data Preprocessing

Kategorie: Unstructured Data

Kategorie: Metadata Management

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Text Mining

Kategorie: Natural Language Processing

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Data Integration

Kategorie: Deep Learning

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Project Design

Project on Recommendation Engine - Advanced Book Recommender

KURS 3, 5 Stunden

Was Sie lernen werden

Describe the workflow of a baseline book recommendation system using user interaction data.
Transform user and book identifiers into indexed numerical formats for matrix-based computations.
Implement data preprocessing and explain the conceptual structure of hybrid filtering systems.
Construct a hybrid recommendation model by integrating collaborative and content-based filtering.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Natural Language Processing

Develop a Movie Recommendation Engine

KURS 4, 3 Stunden

Was Sie lernen werden

Construct a popularity-based movie recommendation engine using Python and evaluate recommendations using popularity metrics.
Develop a content-based movie recommendation engine by extracting and analyzing movie metadata to generate personalized recommendations.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Preprocessing

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Taxonomy

Kategorie: Machine Learning Algorithms

Kategorie: Feature Engineering

Kategorie: Machine Learning Methods

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Machine Learning

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Dozent

EDUCBA

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von

EDUCBA

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

The Specialization is designed to be completed in approximately 5 to 6 weeks, assuming a commitment of 15 to 18 hours per week. This flexible schedule allows learners to progress at a manageable pace while gaining comprehensive, hands-on experience in building recommendation systems using Python.

Learners should have a basic understanding of Python programming, including working with functions, data structures (lists, dictionaries), and libraries such as Pandas and NumPy. Familiarity with basic statistics, data preprocessing, and using Jupyter Notebooks or Anaconda will be helpful. Prior exposure to machine learning concepts is a plus but not required—fundamentals are introduced throughout the courses.

Yes, the courses are designed to be taken sequentially, as each one builds upon the concepts and skills developed in the previous: Recommendation Engine – Basics provides the foundation and coding environment. Project on Recommendation Engine: Book Recommender introduces practical applications using content-based filtering. Project on Recommendation Engine: Advanced Book Recommender extends your skills into hybrid systems using multiple filtering techniques. Develop a Movie Recommendation Engine brings it all together in a real-world end-to-end application, reinforcing and expanding your abilities. This progression ensures that learners develop both a conceptual understanding and hands-on expertise in building increasingly sophisticated recommendation systems.

By the end of this Specialization, you will be able to: Design, build, and deploy recommendation engines using both collaborative and content-based filtering. Apply Python libraries like Surprise, Scikit-learn, Pandas, and NumPy to real datasets. Evaluate recommendation models using cross-validation techniques like RMSE and MAE. Create personalized recommendation systems for movies, books, or any domain involving user-item interaction. Build scalable, hybrid recommender pipelines simulating industry-standard applications used by companies like Netflix and Amazon. You'll have completed real-world projects and be equipped with the practical skills to build production-ready recommenders.

Weitere Fragen

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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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