推薦係統的科學舉例說明了技術如何為我們簡化這些不同的決策過程。事實上，正如Devavrat Shah(麻省理工學院)教授所建議的，推薦係統考慮了一些統計數據和機器學習主題，並允許您在其基礎上進行構建。觀看這個大師班，深入了解當今最有趣的技術之一。
本屆會議議程
- 介紹推薦係統
- 麻省理工學院ADSP項目師資概述
- 實踐項目，行業從業者的指導
對揚聲器
Devavrat Shah教授
麻省理工學院電子工程與計算機科學係教授
Devavrat Shah是麻省理工學院電氣工程和計算機科學係的教授。他是信息與決策係統實驗室(LIDS)和運籌學研究中心(ORC)的成員，也是IDSS統計與數據科學微碩士項目的係主任。Shah教授因其在網絡調度算法方麵的工作被授予第一屆ACM SIGMETRICS新星獎2008。他獲得了2010年INFORMS的二郎獎，該獎是授予對應用概率做出突出貢獻的年輕研究者。
先生Milind Kopikare
北美大學習的主席beplay2018官网
Milind Kopikare是北美大學的總統。beplay2018官网在此之前，他是Qualtrics的體驗管理產品副總裁和產品主管。在這裏，他將一個產品的ARR從0提高到3億美元，並創造了一個全新的產品類別。在麥肯錫工作期間，Milind還谘詢過《財富》500強的高管，並且是穀歌Android團隊的成員。他擁有凱洛格商學院(Kellogg)的工商管理碩士學位、斯坦福大學(Stanford)的理科碩士學位和印度理工學院孟買分校(IIT Bombay)的理工學士學位。
麻省理工學院職業教育應用數據科學項目
應用數據科學課程由麻省理工學院的教師精心設計，為您提供在該行業蓬勃發展所需的技能、知識和信心。通過包含最業務相關的技術，如機器學習、深度學習、推薦係統等，它使您準備成為任何組織中數據科學工作的重要組成部分。
