Модуль 9.Рекомендательные системы

Введение, примеры задач, бизнес- и ML-метрики
Бейзлайны и детерминированные алгоритмы item-item
Коллаборативная фильтрация
Рекомендательные системы на основе контента
Поиск похожих товаров и пользователей. Гибридные рекомендательные системы
Двухуровневые модели рекомендаций
Рекомендательные системы в бизнесе

Часов в программе

14,00 часов

лекции

4,00 часа

практика

12,00 часов

самостоятельная

2,00 часа

промежуточная аттестация

32,00 часа

всего

Материально-технические условия реализации программы:

Вид занятий: лекция
Требуемое ПО:
Любая современная операционная система и настроенная в зависимости от языка программирования среда разработки: любая привычная IDE, для Python — установленный интерпретатор с python.org и любая привычная IDE.

Вид занятий: практическое занятие
Требуемое ПО:
Любая современная операционная система и настроенная в зависимости от языка программирования среда разработки: любая привычная IDE, для Python — установленный интерпретатор с python.org и любая привычная IDE.

Вид занятий: Самостоятельная работа
Требуемое ПО:
Любая современная операционная система и настроенная в зависимости от языка программирования среда разработки: любая привычная IDE, для Python — установленный интерпретатор с python.org и любая привычная IDE.

Информационные ресуры

 [Электронный ресурс]//URL.: https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/ - Документация Power BI
 [Электронный ресурс]//URL.: https://powerbi.microsoft.com/ru-ru/blog/ - Блог о Power BI
 [Электронный ресурс]//URL.: https://docs.microsoft.com/ru-ru/power-bi/fundamentals/webinars - Вебинары о Power BI
 [Электронный ресурс]//URL.: https://www.sqlbi.com/articles/row-context-and-filter-context-in-dax/ Row Context and Filter Context in DAX
 [Электронный ресурс]//URL.: https://www.youtube.com/watch?v=teYwjHkCEm0 - Deep dive into DAX evaluation context

Образовательные ресуры

 [Электронный ресурс]//URL.: https://www.sqlbi.com/articles/calculated-columns-and-measures-in-dax/ - Calculated Columns and Measures in DAX
 [Электронный ресурс]//URL.: https://insightsoftware.com/blog/calculated-columns-vs-measures/ - Calculated Columns vs Measures
 [Электронный ресурс]//URL.: https://www.bluegranite.com/blog/understanding-the-differences-between-calculated-columns-measures-in-power-bi - Understanding the Differences Between Calculated Columns & Measures in Power BI
 [Электронный ресурс]//URL.: https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/visuals/power-bi-visualization-types-for-reports-and-q-and-a - Visualization types in Power BI
 [Электронный ресурс]//URL.: https://coolinfographics.com/dataviz-guides - DataViz Reference Guides

Учебно-методические материалы

Методы, формы и технологии

Метод проблемного обучения
Метод проектов
Метод питчинга

Методические разработки

Методические рекомендации по промежуточной аттестации
Методические рекомендации по организации питчинга

Материалы курса

Уровни анализа данных - современные подходы

Учебная литература

• Федоров, Д. Ю. Программирование на языке высокого уровня Python : учебное пособие для прикладного бакалавриата / Д. Ю. Федоров. – 2-е изд., перераб. и доп. – Москва : Издательство Юрайт, 2019. – 161 с.
• Croll A., Yoskovitz B. Analytics lessons learned. Case studies on the use of Lean Analytics.
• Croll A., Yoskovitz B. Lean Analytics. Measuring Your Way To Product-Market Fit.
• Microsoft Power BI Dashboards Step by Step. Microsoft Press; 1st edition, 2018. - 304 с.
• Beginning DAX with Power BI: The SQL Pro’s Guide to Better Business Intelli-gence 1st ed. Edition. Apress; 1st ed. edition, 2018. - 281 с.
• Maurya A. Running Lean.

Темы

Введение, примеры задач, бизнес- и ML-метрики Бейзлайны и детерминированные алгоритмы item-item Коллаборативная фильтрация Рекомендательные системы на основе контента Гибридные рекомендательные системы. Двухуровневые модели рекомендаций Рекомендательные системы в бизнесе

Лекции
2,00ч

Самостоятельная работа
2,00ч

Всего
4,00ч

Промежуточная аттестация 2,00 часа

Промежуточная аттестация проводится в форме отчета по результатам выполнения практического задания по дисциплинам и проверки преподавателем.