Entwickeln Sie in diesem praxisorientierten, projektbasierten Kurs ein Filmempfehlungssystem mit Python und realen Filmdaten. Sie werden untersuchen, wie Empfehlungssysteme moderne digitale Plattformen unterstützen, und dabei sowohl popularitätsbasierte als auch inhaltsbasierte Filmempfehlungsmodelle erstellen.

Sie beginnen mit den Grundlagen von Empfehlungssystemen, richten Ihre Python-Entwicklungsumgebung ein, importieren wichtige Bibliotheken und entwickeln eine einfache Empfehlungs-Engine unter Verwendung von Beliebtheitsmetriken. Anschließend gehen Sie zur inhaltsbasierten Filterung über, indem Sie Filmdaten vorverarbeiten, aussagekräftige Metadaten extrahieren, textuelle Merkmale erstellen und Ähnlichkeiten analysieren, um personalisierte Filmempfehlungen zu generieren. Dieser Kurs richtet sich an Datenbegeisterte und angehende Entwickler im Bereich des maschinellen Lernens und verbindet Kernkonzepte mit praktischer Programmierung. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, Empfehlungsmodelle zu erstellen und zu bewerten, Techniken der Datenvorverarbeitung und des Feature-Engineering anzuwenden sowie die Funktionsweise von popularitätsbasierten und inhaltsbasierten Empfehlungsmaschinen zu erklären. Was diesen Kurs auszeichnet, ist seine fokussierte, durchgängige Projektstruktur. Jede Lektion führt Sie von den grundlegenden Konzepten zu einem funktionierenden Filmempfehlungssystem und vermittelt Ihnen praktische Python-Erfahrung mit realen Daten sowie eine solide Grundlage im Bereich der Empfehlungssysteme.