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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:

Marketing

Modalidad:Online
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

  • Conocer las principales técnicas de sistemas de recomendación.

  • Comprender las características necesarias de 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.

Duración y Modalidad

Duración: El curso tiene una duración de 10 horas lectivas.

Horario: El curso se impartirá los viernes de 16:30 h. a 21:30 h. y los sábados de 9:00 h. a 14:00 h.

Modalidad: Este curso se imparte de forma online en directo, es decir, puedes interactuar con el profesor y los compañeros durante el transcurso de la clase y resolver tus dudas en el momento.

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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