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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
Categoría:

Tecnología de la Información

Modalidad:Online
Edición:V
Inicio: 06/06/2022
Fin Preinscripción: 06/06/2022
Precio: 125€ (-50% DTO. BLACK FRIDAY)
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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

  • Conocer las principales técnicas de sistemas de recomendación.

  • Comprender las características necesarias que tienen los sistemas de recomendación.

  • Conocer ejemplos de sistemas de recomendación.

  • Construir un sistema de recomendación de un e-commerce.

Metodología

ENAE desarrolla una metodología activa y participativa basada en el "Método del Caso", que alterna las exposiciones de conceptos, técnicas y métodos de análisis, con el desarrollo de casos prácticos que reflejan situaciones empresariales reales.

Con el fomento del trabajo en equipo se pretende conseguir la integración de todos los miembros y resolver de una forma más eficaz los casos planteados, mediante el intercambio de distintos puntos de vista, opiniones y experiencias. Se aprenderá de los formadores pero también de las experiencias profesionales de los compañeros.

El conocimiento básico de R y R Studio es recomendable para el máximo aprovechamiento del curso.

Datos del programa

Duración:  DEl 23 de mayo al 5 de junio. El curso tiene una duración de 12 horas lectivas.

Modalidad: El curso se imparte en modalidad 100% online, combinando clases en directo, donde podrás interactuar con el profesor y tus compañeros, y videoconferencias. También tendrás a tu disposición las grabaciones en CANVAS, nuestro campus virtual.

Curso bonificable por FUNDAE.

Sede: Edificio ENAE. Campus Universitario de Espinardo 30100, Espinardo, Murcia.

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

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