El MOOC “Fundamentos de sistemas recomendadores” tiene como propósito que los estudiantes conozcan los principales conceptos asociados a estos sistemas, así como su evolución histórica. Se enseñarán las principales técnicas de recomendación, como son el filtrado colaborativo y el filtrado basado en contenido. Adicionalmente, se espera que los estudiantes conozcan y apliquen diversas métricas de evaluación que les permitan evaluar diferentes dimensiones de los sistemas de recomendación.
Fundamentos de sistemas recomendadores
Gain insight into a topic and learn the fundamentals.
Intermediate level
Recommended experience
8 hours to complete
3 weeks at 2 hours a week
Flexible schedule
Learn at your own pace
Details to know
Shareable certificate
Add to your LinkedIn profile
Assessments
8 assignments
Taught in Spanish
See how employees at top companies are mastering in-demand skills
Earn a career certificate
Add this credential to your LinkedIn profile, resume, or CV
Share it on social media and in your performance review
There are 6 modules in this course
¡Bienvenidos y bienvenidas! Este curso tiene como propósito entregar los fundamentos de los sistemas de recomendación desde el punto de vista de entender el problema de recomendación personalizada, así como conocer y utilizar métodos y de métricas de evaluación.
What's included
1 video1 reading
En este módulo aprenderás qué es un sistema de recomendación a partir de definiciones y ejemplos, veremos diferentes tipos de sistemas de recomendación e introduciremos cómo hacer recomendación no personalizada.
What's included
3 videos1 reading2 assignments
En este módulo aprenderás qué es el filtrado colaborativa, diferentes versiones como la basada en usuarios y la basada en ítems, así como la técnica pendiente uno.
What's included
4 videos1 reading2 assignments
En este módulo aprenderás sobre la recomendación basada en contenido, cómo usar descripciones textuales para recomendar y cómo evaluar un sistema de recomendación usando métricas de ranking.
What's included
4 videos2 readings2 assignments
En este módulo aprenderás sobre métodos latentes, su relación con factorización matricial y cómo usarla para predecir ratings y hacer recomendaciones.
What's included
4 videos1 reading2 assignments
Les queremos agradecer el habernos acompañado en el curso. Esperamos que los contenidos abordados sean un real aporte en tu carrera profesional /laboral.
What's included
1 video1 reading1 plugin
Instructor
Offered by
Why people choose Coursera for their career
Felipe M.
Learner since 2018
"To be able to take courses at my own pace and rhythm has been an amazing experience. I can learn whenever it fits my schedule and mood."
Jennifer J.
Learner since 2020
"I directly applied the concepts and skills I learned from my courses to an exciting new project at work."
Larry W.
Learner since 2021
"When I need courses on topics that my university doesn't offer, Coursera is one of the best places to go."
Chaitanya A.
"Learning isn't just about being better at your job: it's so much more than that. Coursera allows me to learn without limits."
Recommended if you're interested in Computer Science
Coursera Project Network
Universidad de los Andes
Tecnológico de Monterrey
Universidad Nacional Autónoma de México
Open new doors with Coursera Plus
Unlimited access to 10,000+ world-class courses, hands-on projects, and job-ready certificate programs - all included in your subscription
Advance your career with an online degree
Earn a degree from world-class universities - 100% online
Join over 3,400 global companies that choose Coursera for Business
Upskill your employees to excel in the digital economy