Système de Recommandation de Films avec PySpark
Tags :
- POK
- 2024-2025
- temps 3
Auteurs :
- Baptiste Audouin
Ce projet a pour objectif de développer un système de recommandation de films en utilisant PySpark, librairie d'analyse de données et de machine learning.
Bases en python
Tâches
| Tâches | Heures prévues |
|---|---|
| S1 : Définition du projet | 1h |
| S1 : Collecte des données | 3h |
| S1 : Documentation initiale | 1h |
| S1 : Exploration des données | 2h |
| S1 : Configuration PySpark | 2h |
| S1 : Documentation et révision | 1h |
| S2 : Implémentation de l’algorithme | 2h |
| S2: Entraînement et test du modèle | 4h |
| S2 : Documentation des résultats | 1h |
| S2 : Évaluation des résultats | 1h |
| S2 : Optimisation | 2h |
| S2 : Rédaction et livraison | 1h |
Sprints
Ce projet a pour objectif de développer un système de recommandation de films en utilisant PySpark, librairie d'analyse de données et de machine learning.
Sprint 1
Le premier sprint se concentre sur la préparation des données, leur exploration et la configuration de l’environnement PySpark.
- [ ] Définition du projet
- [ ] Collecte des données
- [ ] Documentation initiale
- [ ] Exploration des données
- [ ] Configuration PySpark
- [ ] Documentation et révision