This hands-on project-based course guides learners through the process of designing, developing, and evaluating a functional Book Recommendation Engine using Python and data science techniques. Beginning with foundational principles, learners will identify key components of recommender systems, prepare structured datasets, and apply user-driven filters to generate personalized recommendations.
Project on Recommendation Engine - Book Recommender
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Project on Recommendation Engine - Book Recommender
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung fĂźr Mastering Recommendation Systems with Python
Dozent: EDUCBA
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7
(11Â Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
3 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Unstructured Data
- Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Data Integration
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: AI Personalization
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: NumPy
Wichtige Details
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Juli 2025
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7 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂźhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung fĂźr Mastering Recommendation Systems with Python
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 2 Module
This module introduces learners to the core principles of building a book recommendation engine using user-defined filters and structured data. Learners will explore initial project setup, data preprocessing techniques, and the application of foundational filtering logic based on publication metadata and user preferences.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Aufgaben
This module advances learners into content-based filtering techniques by leveraging text features such as book title, genre, and description. Through the construction of similarity matrices and feature combination strategies, learners will implement a more intelligent and personalized recommendation engine.
Das ist alles enthalten
6 Videos3 Aufgaben
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Warum entscheiden sich Menschen fĂźr Coursera fĂźr ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
âEs ist eine groĂartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.â
Jennifer J.
Lernender seit 2020
âBei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.â
Larry W.
Lernender seit 2021
âWenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.â
Chaitanya A.
âMan lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.â
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GeprĂźft am 11. Aug. 2025
Practical, engaging project for building book recommendation system.
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GeprĂźft am 21. Juli 2025
Practical project showcasing book recommendations using real-world data and techniques.
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GeprĂźft am 28. Juli 2025
Practical project building a book recommendation system effectively.
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