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.

Преподаватель: Елена Позднеева - Senior Data Scientist в Сбер Customer Wallet

Следите за новостями проекта:

[BodilBrassil]

Благодарю за детальный разбор! У меня возник такой вопрос: На моем SafePal кошельке хранится USDT и у меня есть seed фраза. (alarm fetch churn bridge exercise tape speak race clerk couch crater letter). Как мне перевести их на Binance?