Building Recommendation Engines with PySpark — LearnFlat

Building Recommendation Engines with PySpark

Learn to design, train, and evaluate collaborative filtering models using PySpark and the Alternating Least Squares algorithm to deliver personalized recommendations.

4.9 (227) ⏱ 1 h 38 min 📚 4 aulas 🎧 Versão em áudio

Sobre este curso

In a world of infinite digital choices, personalized recommendations are crucial for keeping users engaged and satisfied. Building these systems at scale requires robust tools that can handle massive datasets efficiently. This written course guides you through the process of building scalable recommendation engines using PySpark. You will start by exploring the foundational concepts of collaborative filtering before diving into the mechanics of the Alternating Least Squares (ALS) algorithm. Through clear explanations and practical code snippets, you will learn how to prepare user-item interaction data, train recommendation models, and solve common production challenges like the cold-start problem. What you'll learn: - Understand the core concepts of collaborative filtering and recommendation systems. - Implement the Alternating Least Squares (ALS) algorithm using PySpark. - Prepare and clean large-scale interaction data using PySpark DataFrames. - Evaluate model performance using metrics such as Root Mean Squared Error (RMSE). - Address real-world challenges including implicit feedback and the cold-start problem. - Structure PySpark machine learning pipelines for clean, maintainable workflows. The course begins with essential terminology and mathematical intuition, ensuring you have a solid foundation before moving on to practical implementation. You will progress step-by-step through structured text explanations and code examples to build complete, production-ready recommendation pipelines. This course is designed for beginners in data science and distributed computing. No prior experience with PySpark or recommendation systems is required, though a basic understanding of Python is recommended. Start building scalable, data-driven recommendation systems today.

O que você vai receber

  • 📜 Certificado de conclusão
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  • 💬 Tutor AI pessoal
    Travou em uma aula? Pergunte ao seu tutor integrado qualquer coisa, a qualquer hora.
  • 🎧 Versão em áudio incluída
    Estude em qualquer lugar, sem tela
  • ♾️ Acesso vitalício
    Volte quando quiser, sem expirar
  • 📱 Celular ou computador
    Funciona em qualquer dispositivo
  • 💸 Reembolso em 14 dias
    Sem perguntas
  • Curto e focado
    1 h 38 min de conteúdo prático

Avaliações (6)

佐々木 陽翔 JP Aluno verificado
★ 4 · 2026-05-17T05:15:24+00:00

Machine Translated Valor fantástico aqui. Os exemplos usados foram super úteis para entender as ideias principais.

Joaquín Reyes CL Aluno verificado
★ 4 · 2025-07-19T02:51:24+00:00

Machine Translated Amou os exemplos práticos usados ao longo.

Bayu Permana ID
★ 3 · 2025-07-06T08:13:24+00:00

Machine Translated Eu gostei dos exemplos de aplicação prática, embora a configuração inicial tenha demorado mais do que eu esperava.

Emiliano González EC
★ 5 · 2025-05-31T04:36:24+00:00

Curso brilhante! O fluxo de informações foi perfeito, e os exemplos realmente solidificaram os conceitos.

Aharon Segal IL
★ 3 · 2025-05-19T10:55:24+00:00

Hmm, não tenho certeza se isso é para iniciantes absolutos. Ele assume um pouco de conhecimento prévio que não foi explicitamente ensinado.

Fernanda Soto PA Aluno verificado
★ 2 · 2025-01-09T05:12:24+00:00

É uma introdução decente, mas poderia se beneficiar de exemplos mais diversos e um fluxo ligeiramente melhor entre os módulos.

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Perguntas frequentes

O que preciso para fazer este curso? +

Só um celular ou computador com internet. Sem instalações nem hardware especial.

Como faço para pagar? +

Com cartão via Stripe. Não guardamos dados do cartão — o Stripe processa com segurança.

Posso pedir reembolso? +

Sim — reembolso integral em 14 dias, sem perguntas.

Por quanto tempo terei acesso? +

Para sempre. Uma vez comprado, o curso é seu para revisar quando quiser.

Vou receber um certificado? +

Sim. Ao concluir, você recebe um certificado que pode adicionar ao seu perfil do LinkedIn.

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