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Interroger les recommandations

Dans les exercices précédents, vous avez appris à calculer un tableau avec des recommandations de cours sur une base journalière. Maintenant que ce tableau recommendations se trouve dans l'entrepôt de données, vous pourriez également le joindre rapidement à d'autres tableaux afin de produire des fonctionnalités importantes pour les étudiants de DataCamp, telles que des courriels de marketing personnalisés, des recommandations intelligentes pour les étudiants et d'autres fonctionnalités.

Dans cet exercice, vous aurez un aperçu de la manière dont le tableau recommendations nouvellement créé peut être utilisé en créant une fonction recommendations_for_user() qui obtient automatiquement les cours les plus recommandés en fonction de l'utilisateur ID pour un seuil d'évaluation particulier.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à l'ingénierie des données

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Instructions

  • Complétez la requête dans la définition de la fonction recommendations_for_user(). Il doit rejoindre le tableau courses.
  • Complétez la fonction read_sql() sur recommendations_for_user(). L'argument params est incomplet : il manque un seuil.
  • Exécutez la fonction recommendations_for_user() que vous avez définie dans les dernières instructions et observez les résultats.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

def recommendations_for_user(user_id, threshold=4.5):
    # Join with the courses table
    query = """
    SELECT title, rating FROM recommendations
    INNER JOIN ____ ON courses.course_id = recommendations.course_id
    WHERE user_id=%(user_id)s AND rating>%(threshold)s
    ORDER BY rating DESC
    """
    # Add the threshold parameter
    predictions_df = pd.read_sql(query, db_engine, params = {"user_id": user_id, 
                                                             "____": ____})
    return predictions_df.title.values

# Try the function you created
print(recommendations_for_user(12, 4.65))
Modifier et exécuter le code