Команда DS ozon
Машинное обучение
в e-commerce
О курсе

Курс посвящен дизайну и проектированию проектов ML в рамках решения реальных задач. Он должен помочь студенту в развитии case-solving навыков и способности разрабатывать и продвигать свое идеи и гипотезы для решения задач крупного бизнеса.

Цель курса – познакомить студентов с этапами построения любого ML продукта:

от ETL процессов до мониторинга в production.

Формат курса: лекции с домашними заданиями в форме командного проекта. На решение командных проектов будет предоставлена одна неделя. На следующей лекции планируется разбор лучших решений и обратная связь, а также обсуждение, как Озон работает с такими задачами. Курс состоит из 12 лекций. Вводная лекция посвящена данным в e-commerce и их назначению.

4/5
качество курса по мнению студентов
3/5
сложность курса по мнению студентов
Команда курса
Ван Хачатрян
Лектор
Программа курса
Вводная лекция
Автоматизация модерации отзывов в рамках real-time сервиса
A/B тесты. Как выбрать модель ранжирования offline
ML в поиске - ранжирование и фильтрация
Ранжирование в каталоге
Разметка сезонности с точки зрения классификации принадлежности к типу
Прогноз спроса. Эластичность спроса к promo-активностям. Определение эластичности в зависимости от типа и размера промо
Подбор оптимальной глубины прогноза спроса. Способ и факторы определения величины
Архитектура построения системы Product Matcher с точки зрения ML
Частотные товары. Выделение частотности продаж товаров
Bundles/Accessories, сопутствующие товары
Заключительная лекция