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机器学习与电影推荐系统实战教程
2023-06-29 21:11课程 人已围观
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伴随着大数据时代的到来，作为发掘数据规律的重要手段，机器学习已经受到了越来越多的关注。而作为机器学习算法在大数据上的典型应用，推荐系统已成为各行业互联网公司营销体系中不可或缺的一部分，而且已经带来了真实可见的收益。
目前，推荐系统和机器学习已经成为各大公司的发力重点，众多知名公司（如亚马逊、netflix、facebook、阿里巴巴、京东、腾讯、新浪、头条等）都在着眼于将蕴含在庞大数据中的宝藏发掘出来，懂机器学习算法的大数据工程师也成为了新时代最紧缺的人才。
历经3年精心打造出了机器学习与推荐系统课程，将机器学习理论与推荐系统项目实战并重，对机器学习和推荐系统基础知识做了系统的梳理和阐述，并通过电影推荐网站的具体项目进行了实战演练，为有志于增加大数据项目经验、扩展机器学习发展方向的工程师提供更好的学习平台。
本课程主要分为两部分，机器学习和推荐系统基础，与电影推荐系统项目实战。
第一部分主要是机器学习和推荐系统基础理论的讲解，涉及到各种重要概念和基础算法，并对一些算法用Python做了实现；
第二部分以电影网站作为业务应用场景，介绍推荐系统的开发实战。其中包括了如统计推荐、基于LFM的离线推荐、基于模型的实时推荐、基于内容的推荐等多个模块的代码实现，并与各种工具进行整合互接，构成完整的项目应用。
通过理论和实际的紧密结合，可以使学员对推荐系统这一大数据应用有充分的认识和理解，在项目实战中对大数据的相关工具和知识做系统的回顾，并且可以掌握基本算法，入门机器学习这一前沿领域，为未来发展提供更多的选择，打开通向算法工程师的大门。
谁适合学:
1. 有一定的 Java、Scala 基础，希望了解大数据应用方向的编程人员
2. 有 Java、Scala 开发经验，了解大数据相关知识，希望增加项目经验的开发人员
3. 有较好的数学基础，希望学习机器学习和推荐系统相关算法的求职人员
大数据学习路线图：
30天Java从入门到精通
大白话学懂MySQL视频教程
第一季1-60： ke./course/368420
第二季61-120： ke./course/368880
第三季121-178： ke./course/368889
大白话学懂JDBC视频教程 ke./course/359546
大白话学懂JavaWeb教程（Java、大数据通用教程） ke./course/377912
大白话学懂Spring教程（Java、大数据通用教程） ke./course/378960
大白话学懂SpringMVC视频教程（包含源码分析） ke./course/377428
大白话学懂MyBatis教程（Java、大数据通用教程） ke./course/378434
Spring+SpringMVC+MyBatis框架整合教程 ke./course/377879
大白话学懂Maven视频教程 ke./course/360762
手把手教你掌握Git-GitHub教程 ke./course/372181
Java开发利器：IntelliJ IDEA的安装、配置与使用 ke./course/347993
大白话学懂Redis视频教程 ke./course/359372
大白话学懂MySQL高级视频教程（高级程序员必备技能） ke./course/375679
JUC视频教程（线程的高级应用） ke./course/359540
大白话学懂Docker核心技术 ke./course/362695
全新Linux教程 （Java、大数据、Pyhon通用版） ke./course/376453
200集大白话学懂Hadoop教程 ke./course/401698
大白话学懂Zookeeper教程 ke./course/377862
大白话学懂Hive视频教程 ke./course/400571
大白话学懂HA（高可用）视频教程 ke./course/396329
大白话学懂Flume教程 ke./course/377876
大数据技术之Kafka教程 ke./course/368164
大白话学懂Hbase视频教程 ke./course/398082
大白话学懂Sqoop视频教程 ke./course/399919
Oozie从入门到上手企业开发 ke./course/346565
15天大白话学懂Scala教程（上） ke./course/408927
15天大白话学懂Scala教程（下） ke./course/409005
大数据电信客服案例教程（综合实战案例） ke./course/377411
大白话学懂Scala数据结构和算法 ke./course/398073
大数据项目实战电商推荐系统 ke./course/407242
伴随着大数据时代的到来，作为发掘数据规律的重要手段，机器学习已经受到了越来越多的关注。而作为机器学习算法在大数据上的典型应用，推荐系统已成为各行业互联网公司营销体系中不可或缺的一部分，而且已经带来了真实可见的收益。
目前，推荐系统和机器学习已经成为各大公司的发力重点，众多知名公司（如亚马逊、netflix、facebook、阿里巴巴、京东、腾讯、新浪、头条等）都在着眼于将蕴含在庞大数据中的宝藏发掘出来，懂机器学习算法的大数据工程师也成为了新时代最紧缺的人才。
历经3年精心打造出了机器学习与推荐系统课程，将机器学习理论与推荐系统项目实战并重，对机器学习和推荐系统基础知识做了系统的梳理和阐述，并通过电影推荐网站的具体项目进行了实战演练，为有志于增加大数据项目经验、扩展机器学习发展方向的工程师提供更好的学习平台。
本课程主要分为两部分，机器学习和推荐系统基础，与电影推荐系统项目实战。
第一部分主要是机器学习和推荐系统基础理论的讲解，涉及到各种重要概念和基础算法，并对一些算法用Python做了实现；
第二部分以电影网站作为业务应用场景，介绍推荐系统的开发实战。其中包括了如统计推荐、基于LFM的离线推荐、基于模型的实时推荐、基于内容的推荐等多个模块的代码实现，并与各种工具进行整合互接，构成完整的项目应用。
通过理论和实际的紧密结合，可以使学员对推荐系统这一大数据应用有充分的认识和理解，在项目实战中对大数据的相关工具和知识做系统的回顾，并且可以掌握基本算法，入门机器学习这一前沿领域，为未来发展提供更多的选择，打开通向算法工程师的大门。
谁适合学:
1. 有一定的 Java、Scala 基础，希望了解大数据应用方向的编程人员
2. 有 Java、Scala 开发经验，了解大数据相关知识，希望增加项目经验的开发人员
3. 有较好的数学基础，希望学习机器学习和推荐系统相关算法的求职人员
大数据学习路线图：
30天Java从入门到精通
大白话学懂MySQL视频教程
第一季1-60： ke./course/368420
第二季61-120： ke./course/368880
第三季121-178： ke./course/368889
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