Методы сегментации в рекомендациях // Демо-занятие курса «Рекомендательные системы»

На занятии будет рассмотрено формирование рекомендаций с точки зрения сегментации клиентов аналитическими методами или методами машинного обучения. Так, в фокусе окажутся подход RFM-анализа, методы кластеризации и look-a-like моделирование. Кому подходит этот урок: - IT-специалистам, которые хотят расширить свои знания в Data Science - Дата-сайентистам, желающим применить свои знания к практическим задачам сегментации базы - Тем, кто самостоятельно изучает Data Science и хочет узнать про области применимости своего знания Результаты урока: Вы познакомитесь с несложными подходами к формированию рекомендаций, а также узнаете, в каких случаях для эффективной коммуникации достаточно применить классические подходы машинного обучения. «Рекомендательные системы» - Преподаватель: Елена Позднеева - Senior Data Scientist в Сбер Customer Wallet Ссылка на код - Пройдите опрос по итогам мероприятия - Следите за новостями проекта: - Telegram: - ВКонтакте: - LinkedIn: - Хабр: