3 примера портфолио аналитиков, после которых вы захотите сделать свое
От автора Telegram-канала Аналитика и Growth mind-set (делюсь кейсами с работы, бесплатным обучением, задачами с собеседований).
18 показов
3.8K открытий
Насколько мне известно, в России не распространена практика среди аналитиков — делать портфолио. В IT портфолио обычно делают дизайнеры, ну может быть еще разработчики выкладывают проекты на Github (и то не массово).
Начала анализировать зарубежный рынок и увидела, что делать портфолио — это достаточно распространено и продвигается. И в этом есть смысл, на мой взгляд.
Знакомлю вас с понравившимися мне портфолио аналитиков.
Что понравилось?
Четко структурированная информация.
Перечислено все, что делает Клаудия (SERVICES), а также дополнительно по каждой услуге можно посмотреть пример (example).
Как выучить SQL быстрее?
Сотрудничество со мной на почту — [email protected]
Наполняем портфолио: 12 идей для Python-проектов
Хорошую работу в ИТ можно получить и без диплома о высшем образовании. Ведь карьера удачно строится не на бумажках, а на собственных навыках, лучшим доказательством которых будут реальные проекты.
Сейчас мы разберем 12 идей для создания проектов на языке Python, которые идеально впишутся в ваше портфолио. Причем все они из разных сфер и немного различаются по сложности.
1. Умный ассистент
Один из лучших проектов, т.к. он покажет интервьюеру, что вы отличный питонист: умеете правильно распоряжаться ресурсами и превращать их в нечто полезное. Вместе с тем, для создания ассистента не нужно быть супер специалистом. Вам хватит знания относительно простых и доступных пакетов.
Например, можно воспользоваться Pyttsx3 для реализации функции распознавания текста. А с модулем os настроить проигрывание музыкальных файлов, запуск приложений и пр. Функционал программы хорошо дополнит автоматизация рутинных задач и агрегатор сайтов — благодаря им ваш проект станет выглядеть внушительнее.
Но конечной точки у ассистента нет. Чем многообразнее функции, тем более полезный получается результат.
2. Автоматизатор задач
Аналог первого варианта, но с уклоном в автоматизацию. Какие задачи можно автоматизировать? К примеру, управление файлами: переместить, копировать, удалить и переименовать. Или создайте скрипт, высылающий поздравления с днем рождения. В качестве инструментов возьмите такие библиотеки: Selenium (пакет для автоматизации взаимодействия веб-браузера и Python), BeautifulSoup (веб-скрейпинг), win10toast (выведение уведомлений Windows), пр.
3. Веб-сайт
Создание своего сайта тоже отличная идея. Можно остановиться на “обычном” варианте: платформа для осуществления электронных платежей, портал для обучения и т.п. Но можно попробовать разработать ресурс, который будет автоматизировать какие-нибудь ежедневные задачи. Например, конвертация текстовых файлов в аудио или автоматическая отправка электронных писем. Наверняка у вас получится придумать много интересных и практичных идей! Просто не бойтесь реализовать их.
4. Игра
Разработка игр требует усидчивости, большого количества времени и навыков. Зато что может быть увлекательнее? Игра способна очень многое рассказать о своем авторе: о его изобретательности, креативности и собранности. А качество продукта отлично демонстрирует знания программирования. Есть много Python-библиотек для тех, кто занимается этим видом деятельности: переходите по ссылке и выбирайте то, что подходит именно вам.
5. Графический интерфейс пользователя
Создание GUI — классный проект и отличный способ хорошо зарекомендовать себя при приеме на работу. Графический пользовательский интерфейс — это система взаимодействия ПО и пользователя. Т.е. то, что человек видит и посредством чего “общается” с программой.
Зайдите в ближайшие магазины, узнайте, в каких программах они нуждаются, и создайте ПО с GUI, которое удовлетворяло бы этим запросам. Запомните: чем лучше пользовательский интерфейс, тем лучшее впечатление на людей производит ваша программа. А это значит, что шансы заработать на ней хорошие деньги сильно повышаются!
Из всех библиотек Python, которые предназначены для разработки GUI, самой популярной является Tkinter . Единственный минус — новичкам в ней не так просто разобраться. Но кроме Tkinter есть много других классных GUI-библиотек, познакомиться с которыми можно здесь .
6. Система компьютерного зрения
Машинное зрение — один из главных современных трендов. Почти все крупные компании в том или ином виде внедряют его в свои технологии. В этой области есть масса успешных стартапов. Но главное то, что реализуя такую модель, вы продемонстрируете работодателю свою способность быстро осваивать ИТ-новинки.
Машинное зрение можно применять в разных областях: распознавание лиц, определение болезней на основе рентгеновских снимков, оценка дорожного движения и т.д. В процессе работы над таким ПО вам сильно помогут Python-библиотеки. От себя можем посоветовать одну из самых лучших — это OpenCV .
7. Программа-анализатор настроения
Что такое настроение? Это наши мысли, эмоции и чувства, которые бывают негативными, нейтральными и позитивными. Анализ настроения относится к сфере NLP — обработки естественного языка. Если говорить об идеях, то можно реализовать приложение, определяющие настроение человека по оставленному им отзыву. Такое распознавание пригодится во многих случаях: для магазинов, сайтов, кафе, салонов красоты, автомастерских и пр.
Здесь вам пригодятся такие библиотеки, как TextBlob , Natural Language Toolkit , Gensim , spaCy , и StanfordNLP .
8. Поисковый бот
Эта программа время от времени просматривает веб-сайты и извлекает из них необходимую информацию. Можно создать бота, сравнивающего стоимость товаров в интернет-магазине и предоставляющего ссылку на карточку с самым недорогим вариантом. Кроме того, он может следить за изменениями цен и отправлять пользователю уведомление, когда они снижаются или стартуют распродажи.
Такой продукт будет украшением любого портфолио. А чтобы его создать, воспользуйтесь библиотеками BeautifulSoup и requests .
9. Бот для крипторынка или торговли акциями
Такой проект станет не только прекрасной практикой, но и потенциальной возможностью получать высокий доход. Мы говорим о боте, который осуществляет алгоритмический трейдинг, т.е. автоматически приобретает и продает акции или криптовалюты исходя из динамики цен.
Эта задача может оказаться сложной для начинающих программистов. Если кратко, необходимо написать ПО, которое получает 2 цены: текущую и предыдущую. Дальше создается модель machine learning, которая будет предсказывать будущую стоимость. Когда бот справится с этими задачами, пользователю останется сравнить реальную цену с той, что в прогнозе. Если разница небольшая, идем на риск и торгуем!
Естественно, такой проект потребует много времени. Однако тех, кто одолеет поставленную задачу, точно ждет достойное рабочее место.
10. Мобильное приложение
Многие считают Python совершенно не подходящим для работы над мобильными приложениями. Но это ошибочное мнение. Есть большое количество библиотек, благодаря которым можно сделать отличный продукт такого рода. Например, Kivy — межплатформенная библиотека для написания приложений как для Android-смартфонов, так и для iPhone.
11. Пакет Python
Этот инструмент позволяет разработчикам писать не так много кода самостоятельно, т.к. представляет собой папку с файлами, выполняющими конкретные задачи. В каждом Python-пакете содержится набор действий, и они выполняются строго по инструкциям.
Создавать такие пакеты не трудно. Хорошие руководства можно найти даже на YouTube.
Пару вариантов для воплощения в жизнь:
- пакет, осуществляющий предобработку текста для последующей обработки естественного языка;
- пакет для веб-скрапинга результатов поисковой выдачи Google;
- скрипт-автоматизация задачи, оформленный в виде пакета, чтобы его смог использовать любой желающий.
12. Облегчение анализа данных
Имея определенную базу знаний в сфере machine learning, вы наверняка что-то слышали про анализ данных. Именно с него начинаются все ML-проекты.
Если вам приходилось работать над программами, которые имеют отношение к Data Science, вы точно имеете представление о процессе подготовки данных. Как правило он включает в себя работу с отсутствующими значениями, анализ категориальных данных либо распределение данных на две выборки: обучающую и контрольную. Данные этапы присутствуют во всех моделях machine learning.
Можно сделать сайт, принимающий и обрабатывающий данные, а затем возвращающий пользователю результат. На нем нужны будут только поля для ввода, слайдеры и раскрывающиеся списки.
Чтобы воплотить в реальность такой проект, воспользуйтесь библиотекой streamlit . Она помогает создавать высококлассные приложения, экономя при этом время, т.к. программисту приходится писать меньше строк кода.
Итог
В статье мы обсудили только базовые идеи. В идеале их нужно дополнить, развить или вообще внести кардинальные изменения. И самое приятное, что много усилий для реализации данных проектов прикладывать не придется. Даже отсутствие глубоких знаний вам не помешает — было бы желание!
Больше интересных новостей
5 совсем молодых языков программирования
Игровая механика – что это?
Пишем код правильно. Принципы: KISS, DRY, BDUF и YAGNI
7 лучших игр на движке Unity
Комментарии (1)
Kot.parashutist 08 ноября 2023 в 22:21
Портфолио: стажировка в открытых проектах — Трудоустройство для разработчиков
Сейчас многие IT-компании в первую очередь рассматривают разработчиков с опытом. При этом программисты не знают, где его набраться, если не берут на работу, или на проекте выполняются однотипные задачи и нет развития.
Чтобы собрать портфолио, разработчики участвуют в открытых проектах. Это хорошая возможность работать в той области программирования, в которой вам комфортно и интересно.
В этом уроке поговорим о том, что такое Open Source проекты и как они помогают разработчикам. Также разберем типы специалистов, которые могут участвовать в таких проектах, дадим список Open Source и объясним, как с ними работать.
Что такое Open Source проекты и зачем они нужны
Если вы решили создать или пополнить свое портфолио, то в этом поможет Open Source — проекты с открытым исходным кодом, которые может разрабатывать и развивать любой желающий.
Например, в них можно доработать программу, проверить ее безопасность или создать собственную.
Open Source проекты помогают закрыть сразу несколько потребностей программиста:
- Набраться практического опыта. HR-специалисты рассматривают разработчиков только с опытом. Open Source проекты помогут наполнить портфолио, даже если у вас нет работы в данный момент
- Прокачать хард скиллы. Если вам не хватает практики или вы только учитесь, Open Source проекты помогают наработать навыки и отточить мастерство. Для этого нужно регулярно участвовать в них
- Быстро трудоустроиться. Так как Open Source проекты помогают наполнять портфолио, вас с большей вероятностью возьмут на работу. В этом случае скорость трудоустройства увеличивается, так как работодатели смотрят в первую очередь на практические проекты
- Стать заметным в комьюнити разработчиков. Участие в Open Source проектах помогают получить не только признание и уважение среди коллег. Еще с их помощью можно проработать софт скиллы, которые сейчас тоже важны при трудоустройстве
- Понять сложность реальных проектов. Open Source проекты — это реальные проекты, которые сложнее, чем учебные. В них много взаимосвязей, сущностей и чужой код, в котором нужно разобраться
Open Source проекты развивают разработчиков с разных сторон. При этом нужно понимать, кто может участвовать в открытых проектах и как они помогают в конкретных случаях.
Кто может участвовать в Open Source проектах
Open Source проекты полезны всем, кто занимается разработкой или только интересуется ею:
- Новички
- Студенты
- Специалисты
Разберем подробнее каждую категорию и приведем примеры подходящих для них Open Source проектов.
Новички
Если у вас нет опыта и вы только начинаете путь в программировании, вы все равно можете участвовать в открытых проектах. При этом совсем без знаний не обойтись.
Чтобы участвовать в открытых проектах, вам нужно изучить механику Git и базовые навыки работы в командной строке. Еще во многих проектах используется Docker — программа, с помощью которой можно запускать процессы в изолированной среде. Подробнее о нем в гайде «Как и для чего использовать Docker».
Когда вы поймете, как работать с инструментами, и установите проект себе на компьютер, изучайте чужой код — смотрите, что там написано, и анализируйте, за что отвечает каждый фрагмент кода.
Студенты
Если человек обучается программированию, но у него еще нет опыта, его тоже можно назвать новичком. При этом студенты отличаются от новичков тем, что у них уже есть некоторые знания в разработке и небольшая практика.
Чтобы не затягивать с развитием в программировании и трудоустройством, можете участвовать в Open Source проектах во время обучения. Например, прошли урок — нашли подходящий по теме проект — выполнили его. Так вы сможете сразу на реальном проекте закрепить полученные знания и навыки.
Обязательно участвуйте в открытых проектах после прохождения курса и программы. Вы только что получили новую профессию или скилл, поэтому их сразу нужно отрабатывать на реальной практике.
Специалисты
Если вы уже работаете над реальными задачами, и у вас отлично получается, это не значит, что вам не нужно развивать новые скиллы.
Например, на работе могут быть однотипные задачи, за рамки которых нельзя выйти. Скоро из-за этого может произойти выгорание и осмысление того, что вы не развиваетесь.
Если в вашем проекте нет возможности попробовать себя в другой сфере программирования и получить другие навыки, то для этого отлично подойдут Open Source проекты. С их помощью вы станете более универсальным специалистом, что может повлиять на вашу карьеру.
Если вы определились, к какой категории пользователей относитесь и какие навыки хотите прокачать, можно переходить к выбору проекта.
Какие есть Open Source проекты
Open Source проекты развивают сообщество вокруг них. Например, проект Git, которым пользуются многие разработчики. Они не только набираются опыта, но и помогают проекту развиваться — находят и исправляют ошибки, вносят предложения.
Студентам Хекслета не нужно искать Open Source проекты, так как здесь уже все есть. В Хекслете множество проектов с открытым кодом на разный уровень разработчика и область программирования.
В таблице ниже полный перечень Open Source проектов Хекслета с задачами:
| Open Source проект | Задачи |
|---|---|
| Hexlet Guides — сайт, где размещаются гайды для новичков. Ссылка на сайт. | Улучшить текущие гайды, обновить информацию, добавить новые гайды, обновить движок для гайдов |
| Code Basics — бесплатный проект для обучения основам языков программирования. Ссылка на сайт. | Улучшить существующие уроки, улучшить сайт, создать уроки для новых языков, перевести уроки на английский язык |
| Codebattle — проект, в котором два программиста соревнуются, кто быстрее выполнит одну задачу на разных языках программирования. Ссылка на сайт. | Участвовать в разработке сайта, добавить новые соревновательные задачи, участвовать в разработке Chrome расширения |
| Hexlet Резюме — проект для соискателей и HR-специалистов. В проекте используется Ruby on Rails. Ссылка на сайт. | Сделать фильтрацию резюме по направлениям, скрыть комментарии от гостей, расширить лимит комментария-ревью под резюме, перевести сайт, добавить Markdown редактор для визуального редактирования |
| Hexlet SICP — сервис для тех, кто изучает книгу «Структура и интерпретация компьютерных программ». На нем можно отслеживать свой прогресс и соревноваться с другими пользователями. Ссылка на сайт. | Добавить тесты в упражнения, обновить проект под новые Laravel-реалии, исправить баги, добавить таймер для показа решения учителя, добавить линтер для JS кода, проверить внешние ссылки на книгу |
| Hexlet Correction — сервис уведомления владельцев сайтов об ошибках и опечатках. В проекте используется Java. | Сделать виджет для вставки на сайты пользователей, добавить аутентификацию, скрыть воркспейсы от пользователей |
| Hexlet Friends — сервис для отслеживания Open Source проектов Хекслета. В проекте используется Python. Ссылка на сайт. | Участвовать в разработке сервиса |
| Hexlet Runit — среда, где пишут и исполняют код, который используется на платформах Хекслета. Бэкенд разрабатывается на NestJS и TypeScript, на фронтенде используется React. | Участвовать в разработке сервиса |
| Hexlet Comparator — сервис, где сравниваются онлайн-школы программирования. Работает на NextJS и React. Ссылка на сайт. | Участвовать в разработке сервиса, заполнять информацию о школах |
Теперь разберем, как работать с этими проектами.
Как работать с Open Source проектами
Задачи и специфика каждого Open Source проекта отличаются. При этом у них есть общие шаги:
- Выбор задачи
- Решение проблем
- Трудоустройство
В этих случаях работа с Open Source проектами происходит одинаково. Рассмотрим каждый этап подробнее.
Выбор задачи
Выберите из списка выше проект, задачи и тема которого вам подходят. Далее перейдите по ссылке.
У каждого проекта есть файл README, где можно найти всю информацию о нем, а также руководство, как развернуть его у себя на компьютере:
По описанию вы поймете, готовы ли вы взяться за проект.
В каждом репозитории проекта есть вкладка Issues:
Здесь увидите список багов или задач, с которыми можно работать.
Если нашли подходящую задачу, оставьте комментарий, что готовы ее выполнить и приступайте к работе:
Если вы передумали работать с задачей, то сообщите об этом.
Решение проблем
На любом этапе работы с открытыми проектами вам может понадобиться помощь. Вот наиболее частые проблемы, с которыми можно столкнуться в открытых проектах:
- У проекта нет описания
- Вы не понимаете, актуальна задача или нет
- В разделе Issues нет задач — это не всегда значит, что их точно нет
- Возникли сложности, когда выполняли задачу
Если у вас возникли описанные или другие проблемы, пишите в телеграм-канал Хекслет . Еще туда можно обращаться, если у вас есть предложения, как улучшить проект. Если вы учитесь в группе с наставником, возникшие проблемы вы можете также обсудить в канале internship.
Общение с коллегами не только решает вашу проблему относительно Open Source проектов. Одновременно с этим, вы развиваете свои софт скиллы, которые ценятся работодателями.
Компаниям важно, чтобы разработчик умел не только хорошо выполнять поставленные задачи, но коммуницировать с командой.
Трудоустройство
Участие в Open Source проектах не обязывает разработчика трудоустраиваться. Возможно, он делает это, чтобы применить прокаченные навыки в проекте, в котором уже работает.
При этом открытые проекты выручат, если вы потеряли работу, решили сменить ее или ищите первый проект. В таком случае важно следить, чтобы вся активность в Open Source отображалась в личном кабинете на Github. Подробно об этом мы рассказывали в предыдущем уроке.
Аккаунт на Github — это удобно, так как вам не нужно собирать все проекты самостоятельно и выкладывать их на стороннем ресурсе. Достаточно скинуть HR-специалисту ссылку на личный кабинет, где он увидит всю необходимую информацию о разработчике и его портфолио.
Open Source проекты — это отличная возможность для программистов, у которых нет опыта в крупных проектах или компаниях, заявить о себе и найти работу. Если вы будете участвовать в открытых проектах, то вас вряд ли будут пугать вакансии, на которые не берут без опыта.
Вывод
Мы разобрали, что такое Open Source проекты и как они помогают разработчикам. Также рассмотрели типы специалистов, которые могут участвовать в таких проектах, дали перечень Open Source и объяснили, как с ними работать.
Open Source помогает набраться практического опыта, прокачать хард скиллы, трудоустроиться, стать заметным в комьюнити разработчиков и понять сложность реальных проектов
Они полезны всем, кто занимается разработкой или только интересуется ею — от новичков до специалистов.
Если у вас возникнут вопросы по Open Source проектам, обращайтесь в телеграм-канал Хекслет .
Дополнительные материалы
- Как участвовать в жизни Хекслета
- Как участвовать в open source проектах
- Практика в опенсорс-проектах
- Зачем нужен Git
- Как присоединиться к работе над опенсорсом
- Codebattle, или Как опенсорс-проект даёт опыт программирования и помогает строить карьеру
Остались вопросы? Задайте их в разделе «Обсуждение»
Вам ответят команда поддержки Хекслета или другие студенты
Об обучении на Хекслете
- Статья «Как учиться и справляться с негативными мыслями»
- Статья «Ловушки обучения»
- Статья «Сложные простые задачи по программированию»
- Урок «Как эффективно учиться на Хекслете»
- Вебинар « Как самостоятельно учиться »
Открыть доступ
Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно
- 130 курсов, 2000+ часов теории
- 1000 практических заданий в браузере
- 360 000 студентов
Наши выпускники работают в компаниях:
6 проектов на Python для портфолио — от простых до сложных
Разработчик на Python Фрэнк Андраде поделился в блоге на Medium шестью проектами с разными уровнями сложности. Их выполнение поможет закрепить на практике изученный материал по Python, повысить качество кода и расширить портфолио.
Курс Комерційний директор.
Зосередження на практичних завданнях та послідовному аналізі проектів замість великої теорії. Реалізуй свої мрії про керівну посаду після завершення курсу.
В статье проекты перечислены от простого к сложному.
Игра «Камень, ножницы, бумага»
В проекте вы узнаете, как реализовать основные элементы Python, такие как списки, операторы if и инпуты. Если проект кажется вам интересным, ознакомьтесь с руководством , которое включает в себя полный код программы.
Это один из самых простых проектов-игр, который можно разработать на Python. После его создания можно перейти к более сложным — с компьютерной графикой и звуком с помощью библиотеки Pygame . Ниже перечислены некоторые из игр, которые можно сделать ее помощью:
Курс С++ для GameDevData analyst.
Комплексний курс, який навчить кодити на C++ з нуля, отримай необхідні навички щоб заволодіти затребуваною мовою програмування.
Переименование файлов
Большинство тасков требуют сортировки папок по дате или управления именами файлов с помощью заранее определенного синтаксиса. Это можно делать вручную или сэкономить кучу времени с помощью Python.
Цель проекта — переименовать сотни хранящихся на компьютере файлов, чтобы легко распознать каждый из них. Например, можно добавить дату создания файла в формате ДД-ММ-ГГ к имени, чтобы любой мог его легко найти.
Чтобы сделать это возможным, в Python следует использовать входящий в комплект поставки модуль операционной системы (ОС). Он обеспечивает возможность взаимодействия с ОС, поэтому позволяет управлять многими функциями с помощью кода Python.
Библиотека, которая пригодится для этого проекта — встроенный пакет под названием re . Он позволяет работать с регулярными выражениями , которые могут понадобиться, если в имени файла есть текстовые шаблоны, которые нужно извлечь и повторно использовать.
Вот несколько задач, которые можно выполнять с помощью библиотеки re :
Курс Англійської.
Подолай мовний бар’єр та розширюй коло друзів на розмовних клубах.
- создание нескольких папок и их переименование;
- удаление каталога;
- идентификация и индексация текущего рабочего каталога.
Автоматизация электронных таблиц
Повторяющиеся задачи, такие как, например, обновление отчетов в Excel, отнимают много времени. К счастью, библиотека Python openpyxl поможет автоматизировать большинство задач в Excel.
Идея проекта заключается в использовании кода Python для выполнения задач Excel, таких как:
- создание сводных таблиц;
- построение диаграмм;
- применение формул Excel;
- форматирование результирующей таблицы отчетов.
Как только с написанием будет покончено, нужно запустить скрипт, чтобы создать подобный приведенному ниже отчет:
Курс Front-end Basic.
Оволодій навичками розробки веб-інтерфейсів та стань справжнім Front-end розробником! Заробляй від 800$ на початку карʼєри.
Также можно создать функцию Python, преобразовывающую кастомный скрипт в исполняемый «.exe-файл» и запланировать выполнение сценария для создания отчета ежемесячно, еженедельно или ежедневно.
Руководство по автоматизации отчетов в Excel доступно по ссылке .
Больше информации об автоматизации проектов здесь .
Создание GUI
Чтобы создать графический интерфейс с кнопками, окнами и множеством других виджетов, облегчающих взаимодействие с приложением, потребуются библиотеки Python Tkinter , PyQt и Kivy . Если вы никогда раньше не создавали GUI, можете изучить этот курс по Tkinter .
Идея проста — создать графический интерфейс для любого проекта, который вы уже закончили. Можно создать GUI для перечисленных в статье приложений или вдохновиться следующим списком:
- Калькулятор возраста . Пользователь вводить дату рождения, а в ответ автоматически получает возраст.
- Калькулятор . Если вы когда-либо разрабатывали калькулятор во время изучения Python, теперь пришло время улучшить вывод с помощью графического интерфейса. Черпайте вдохновение из калькулятора, который поставляется вместе с вашей операционкой.
- Конвертер валют . Создайте приложение для конвертации валют, которое дает возможность пользователям вводить желаемое значение в одной валюте и возвращать преобразованное значение в целевой.
Создание сайта с портфолио
Создать сайт с портфолио можно с помощью Python и двух популярных фреймворков, таких как Django и Flask .
Ваш первый веб-сайт не будет похож на современные сайты с красивым дизайном, но завершив проект вы узнаете основы рендеринг шаблона, добавление статических CSS-файлов, JavaScript и изображений . Посмотрите это руководство , чтобы лучше понять, как все работает.
Система рекомендации фильмов
Знаете, как стриминговые сервисы (Netflix, Hulu или Amazon) рекомендуют к просмотру новый фильм? За всем стоит система рекомендаций, которая находит лучший фильм на основе различной информации о пользователях.
Система рекомендаций — это программа, направленная на прогнозирование предпочтений пользователя по отношению к определенному элементу. Чтобы научиться разрабатывать механизмы рекомендаций от базовых моделей до систем рекомендаций на основе контента и совместной фильтрации, в Python можно использовать такие библиотеки, как Pandas , Numpy и Scikit .
Для выполнения проекта вам понадобится набор данных с названиями фильмов и, по крайней мере, описанием сюжета. Можете использовать набор данных от IMDb или от MovieLens . По этой ссылке есть крутое руководство по созданию системы рекомендаций на Python.