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Programa

Workshop Sistemas de Recomendación

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CONCEPTOS
CLAVE
1
SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
2
CASOS REALES PRÁCTICOS
3
PROYECTO SIGEFILMS
Matrícula
Modalidad:Presencial
Edición:III
Inicio: 29/05/2020
Fin Preinscripción: 29/05/2020
Precio: 225 €
Plazas limitadas Asegura tu participación formalizando tu reservaaquí
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Descripción

En este workshop se mostrarán aplicaciones del Big Data en el mundo empresarial, prestando especial interés en su uso por sectores. Además, se realizarán casos de uso, utilizando el lenguaje de programación estadístico R para su mejor comprensión.

Información

Objetivos

Tras la realización del curso el participante será capaz de:

1. Conocer las principales técnicas de sistemas de recomendación.
2. Comprender las características necesarias de tienen los sistemas de recomendación.
3. Conocer ejemplos de sistemas de recomendación.
4. Construir un sistema de recomendación de un e-commerce.

Metodología

Los alumnos deben desarrollar actividades de estudio y práctica mediante:

1º Revisión de documentación:

  • Se facilita a los alumnos la documentación base, y ajustada a los objetivos marcados, sobre los contenidos del programa en el documento “Sistemas de Recomendación” para el seguimiento de la sesión presencial.

2º Desarrollo de sesiones:

  • Durante el tiempo previsto para el desarrollo del curso, habrá participación activa de los alumnos con aportación de opiniones y experiencias sobre la materia, respuesta a cuestiones que se planteen y realización de casos.

3º Aplicación práctica:

  • La actividad docente que se realizará en el desarrollo del curso, se completará con un caso de uso denominado “Creando un Recomendador” que realizarán los alumnos con indicación del profesor y cubre los objetivos del curso 1,2 y 4 reflejados en el punto 2 de esta Guía.

4º Examen final online

  • Al finalizar la sesión, y no más tarde de los 15 días posteriores, se colgará en el Campus Virtual un examen tipo test, con preguntas de respuesta cerrada que verifique la identificación de conceptos, criterios y relaciones en el área.

PROFESORES

MÓDULOS

TÉCNICAS DE LOS SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
  • Sistemas de recomendación no personalizados

  • Sistemas de recomendación personalizados

  • Similitud entre Items

  • Filtrado Colaborativo Item-Item

  • Filtrado Colaborativo User-User

  • Predicción: Low Rank Matriz Factorization

CASO PRÁCTICO: CREANDO UN RECOMENDADOR
  • Preparación del Entorno

  • Carga de la Información

  • Preparación de la Información

  • Similitud entre Items

  • Filtrado Colaborativo Item-Item

  • Filtrado Colaborativo User-User

HERRAMIENTAS: R y Rstudio
PROYECTO SIGEFILMS
  • Paseando por la solución

  • Lecciones aprendidas

PROG-BE-SIST-RECOMEND-III
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