Рекомендательные системы

Курс познакомит вас с основами создания рекомендательных и поисковых систем, начиная с базовых методов, таких как коллаборативная фильтрация, контентные подходы, обратные индексы и до современных решений с использованием нейронных сетей и генеративных подходов.


Особое внимание уделяется практическим навыкам: обработке данных, реализации алгоритмов и их интеграции в приложения.
Записаться
If you are not satisfied, we will give you the money back.
Команда
  • Александр Краснов
    Руководитель команды разработки моделей кандидатогенерации в рекомендательных технологиях Ozon
    Выпускник мехмат МГУ
    Преподаватель AI Masters
    5 лет опыта работы с рекомендательными системами.

    Выступление Александра на конференции
  • Юрий Дорн
    Руководитель курса
    Руководитель научной группы, снс ИИ МГУ, ст. преподаватель МФТИ.
    Руководил запуском Ozon Masters, Школы Go (стала основой для Ozon Route 256), образовательных проектов Сколтеха и ФКН ВШЭ в области DS.
  • Дмитрий Андросов
    Руководитель группы разработки моделей пользовательского поведения в Поиске Ozon
    Выпускник МФТИ
    Преподаватель AI Masters
    Более 5 лет в ML и продуктовой разработке
    Сфера интересов: NLP в RecSys&IR

    Выступление Дмитрия на конференции
  • Илья Осиновсков
    Руководитель отдела Рекомендательных технологий в Ozon

    Выпускник НИУ ВШЭ
    6 лет опыта работы с рекомендательными системами.

    Выступление Ильи на конференции
Кому и как будет полезен курс
  • ML-инженеры

    Вы работаете с моделями, но хотите глубже разобраться в рекомендательных и поисковых системах.


    Что получите:
    • понимание индустриальных RecSys: candidate generation, ранжирование, LTR
    • практику с sequential-подходами, Neural IR и графовыми моделями
    • опыт, который ценится в командах рекомендаций и поиска (e-commerce, маркетплейсы, медиа)
  • Data Scientists

    Вы умеете строить модели, но редко сталкивались с рекомендациями и пользовательским поведением.

    Что получите:
    • переход от табличного ML к задачам ранжирования и IR
    • работу с логами, неявной обратной связью и онлайн-метриками
    • end-to-end опыт построения рекомендательной системы, близкий к продакшену
  • Разработчики Backend/Python

    Вы работаете с данными и хотите перейти в ML или RecSys-направление.


    Что получите:
    • понимание, как ML-алгоритмы работают внутри реальных сервисов
    • практику реализации рекомендательных моделей от базовых до нейросетевых
    • уверенную основу для перехода в ML-команды

Что вы получите после прохождения курса

Этот курс даст вам практические знания по построению рекомендательных систем с нуля — от классических алгоритмов до нейросетей. Вы получите навыки, которые сразу можно применять как в работе, так и при собеседованиях.
Программа
Курс рассчитан на 3 месяца, 2 пары в неделю. Домашние задания каждые 2-3 недели.

Как мы преподаем

  • Онлайн занятия

    Наши занятия проводятся ведущими экспертами в области и охватывают ключевые темы в создании рекомендательных систем.
    Вы получите ценные знания и навыки, которые сможете применить в реальных проектах.

  • Домашняя работа и обратная связь

    Самостоятельная работа – важнейший компонент освоения материала и подготовки. Мы будем регулярно задавать и проверять домашнюю работу. Даём обратную связь, следим за прогрессом студента.

  • Живое общение

    В наших чатах всегда можно обсудить материал с преподавателями, задать им вопросы по программе. Организована работа мини-групп, где студенты общаются друг с другом.

  • Финальный проект

    В завершении курса вы будете работать над финальным проектом - своей рекомендательной системой, где сможете применить все полученные знания.

Этот курс может оплатить ваш работодатель

Если знания курса пригодятся вам на текущем месте работы, поговорите с руководителем о частичной или полной оплате учёбы. Напишите нам на почту support@shvm.xyz или в онлайн чат на сайте. Менеджер свяжется с вами и сориентирует по дальнейшим действиям.
FAQ