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Usando a transformação do sistema de recomendação

Nos últimos exercícios, você calculou a avaliação média por curso e limpou alguns dados de cursos. Você vai usar esses dados para gerar recomendações úteis para estudantes da DataCamp.

Relembrando, estas são as regras de decisão para gerar recomendações:

  • Use a tecnologia que a pessoa estudante mais avaliou.
  • Exclua cursos que a pessoa já avaliou.
  • Encontre os três cursos com melhor avaliação entre os cursos elegíveis.

Para produzir as recomendações finais, você usará as avaliações médias por curso e a lista de recomendações elegíveis por usuário, armazenadas em avg_course_ratings e courses_to_recommend, respectivamente. Você fará isso completando a função transform_recommendations() que mescla ambos os DataFrames e encontra os 3 cursos com maior avaliação para recomendar por usuário.

Este exercício faz parte do curso

Introdução à Engenharia de Dados

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Instruções do exercício

  • Complete a função transform_recommendations():
  • Una course_to_recommend com avg_course_ratings.
  • Ordene os resultados por rating, agrupando por ID de usuário.
  • Mostre as 3 primeiras linhas e ordene por ID de usuário.
  • Chame a função transform_recommendations() que você acabou de definir com os argumentos apropriados para armazenar as recomendações por usuário na variável recommendations.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Complete the transformation function
def transform_recommendations(avg_course_ratings, courses_to_recommend):
    # Merge both DataFrames
    merged = courses_to_recommend.____(____) 
    # Sort values by rating and group by user_id
    grouped = merged.sort_values("____", ascending=False).groupby("____")
    # Produce the top 3 values and sort by user_id
    recommendations = grouped.head(____).sort_values("____").reset_index()
    final_recommendations = recommendations[["user_id", "course_id","rating"]]
    # Return final recommendations
    return final_recommendations

# Use the function with the predefined DataFrame objects
recommendations = ____(____, ____)
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