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大数据人工智能AI全民科普零基础小白必听课三期
2023-09-20 23:14课程 人已围观
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大数据人工智能AI零基础小白必听课第三期：（全民科普）
本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套2020年10月新书《分布式机器学习实战》人工智能科学与技术丛书，
对应京东自营链接地址：item.jd.com/12743009.html
新书配合此实战课程结合学习，一静一动，互补高效学习！
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本课程由互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课，覆盖技术面很广，课程内容来自陈敬雷老师在一线大型互联网公司的多年实战经验总结，技术最前沿的重量级干货分享！
二、课程简介
随着互联网公司的蓬勃发展，积累了海量的用户数据，由此也催生了大数据和人工智能技术的发展，以便尽最大程度的挖掘海量数据的价值，影响公司管理层的决策。人工智能,是受大数据潮流驱动,享受政策红利并引发民智广泛投入的新技术。人工智能诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域在不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术，对各国经济发展、社会进步、人民生活带来重大而深远的影响。
我们这个大数据人工智能全民科普这个课，就重点介绍下大数据和人工智能都具体有那些技术，以及两者之间的联系和区别。再就是从部门的组织架构上，大数据和人工智能是划分在大数据部门里面的，大数据部门是和其他部门如前端业务部门、架构部门、移动开发部等相互配合完成一个整体的互联网平台，在大数据部门内部又是细分几个小部门、各种细分的职位，每个职位之间也是相互配合协调工作才能完成一个整体的项目。对于想从事大数据和人工智能方向工作的同学，需要了解每个职位的职业生涯规划和发展路径以及各个职位的市场平均薪资水平，方便我们正确的根据自己的兴趣选择适合自己发展的细分方向。
额外福利：
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三、老师介绍
陈敬雷 充电了么创始人，CEO兼CTO
陈敬雷，北京充电了么科技有限公司创始人，CEO兼CTO，中国首席数据官联盟专家委员 ，十几年互联网从业经验，曾就职于用友、中软、凡客、乐蜂网(唯品会)、猎聘网、人民日报(灵思云途)、北京万朝科技，曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务，对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验，在技术领域，尤其在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验，其中在猎聘网任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖，推荐效果得到5倍的提升。
目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业，研发了充电了么app和网站www.chongdianleme.com，用深度学习算法、nlp、推荐引擎等技术来高效提升在线学习效率。
四、课程目录：
第一章：大数据和人工智能各自介绍和区别
1.大数据介绍和Hadoop生态圈
2.人工智能介绍
3.分类算法介绍（有监督学习）
4.聚类算法 （无监督学习）
5.其他算法介绍，如：关联规则挖掘 ，推荐/协同过滤，隐马尔科夫模型 ，时间序列算法，遗传算法，序列模式挖掘。
6.降维算法
7.深度学习算法之神经网络
8.大数据和人工智能的关系和区别
第二章：大数据部门下分几个小部门或几个组，以及几个组间的分工合作关系
9.大数据平台组
10.算法组
11.推荐系统组
12.搜索组
13.用户画像组
14.数据分析组
15.工程组
16.大数据部门几个组分工合作关系
第三章：大数据部门都有哪些职位
17.Hadoop平台运维工程师
18.大数据平台工程师
19.大数据ETL工程师
20.流式计算工程师
21.数据仓库工程师
22.Spark工程师
23.搜索工程师
24.推荐算法工程师
25.用户画像工程师
26.自然语言处理NLP工程师
27.机器学习工程师
28.数据挖掘工程师
29.深度学习工程师
30.数据分析师
31.web 开发工程师偏后台接口
32.前端工程师
33.大数据产品经理
34.大数据平台总监
35.算法总监
36.数据分析总监
37.大数据架构师.算法架构师.首席大数据架构师
38.大数据副总裁VP
第四章：每个职位实际岗位技能要求和关注的技能关键词
39.关键的实际工作岗位技能要求和关注的技能关键词
第五章：各个职位之间的协作配合关系
40.各个职位之间的工作配合关系和跨部门协作。
第六章：各个职位的市场薪资水平(续讲)
41、各个职位的市场薪资水平，月薪/年薪，上涨潜力分析
第七章：各个职位对应的职业生涯规划，发展路线
42.各个职位对应的职业生涯规划，发展路线，向上发展中触达的天花板瓶颈分析。
第八章：大数据人工智能常见技术框架和算法的知识详细概要（由浅入深）
43.Hadoop详细介绍
44.Spark详细介绍
45.Hive详细介绍
46.Strom详细介绍
47.Hbase详细介绍
48.Solr详细介绍
49.Elasticsearch详细介绍
50.LDA潜在狄利克雷分布模型
51.minhash聚类
52.Canopy聚类
53.贝叶斯分类算法
54.关联规则之频繁项集挖掘算法
55.SVM支持向量机分类算法
56.SGD逻辑回归分类算法
57.meanshift均值漂移聚类
58.fkmeans模糊聚类
59.随机森林分类算法
60.遗传算法
61.推荐系统实战
62.协同过滤
63.推荐组合策略
64.推荐冷启动解决方案
65.基于storm的实时协同过滤推荐-实时推荐
66.基于关联规则的商品推荐
67.图像识别--相似图片推荐
68.基于用户画像的个性化商品推荐
69.基于HMM隐马尔科夫模型的商品推荐
70.基于序列模式挖掘的商品推荐
71.推荐效果评估及目标
72.个性化搜索
73.wms仓储管理系统中库房商品拣货路径的优化
五、课程亮点：
1.科普技术知识，讲解大数据部门都有哪些职位，每个职位实际岗位技能要求，和各个职位之前的协作配合关系，还有大数据、人工智能、算法、深度学习。机器学习、数据挖掘、推荐、用户画像、数据分析、前端，app，后台服务、中间件工程师，架构部门之间的区别及工作技能侧重点，未来的职业生涯规划。
2.不同岗位，关注哪些技能关键词更合适。
3.各种不同的技术岗位（大数据、算法、深度学习。机器学习、数据挖掘、推荐、用户画像、数据分析、前端，app，后台服务、中间件工程师、Java、python、Scala）等等涉及的重要知识点；
4.各类算法运用的知识的不同之处；各种技术岗位的简单科普；
六、《分布式机器学习实战》新书介绍及最新热点技术解密如下：
陈敬雷老师的京东自营书名标题： 分布式机器学习实战（人工智能科学与技术丛书）
新书京东自营链接（复制链接粘贴到浏览器访问）： item.jd.com/12743009.html
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本书作者陈敬雷曾在多家一线大型互联网公司任职，也有过技术创业的背景，经历过从0到1，从1从100的技术发展历程，尤其在AI、大数据、机器学习、深度学习等方面有很强的理论基础和实战经验。《分布式机器学习实战》包含了目前主流互联网公司所采用的大数据、AI方面的系统架构、中间件、工具、机器学习/深度学习算法等，内容由浅入深，全面详实，强烈推荐给读者！
——陈兴茂 (猎聘CTO)
我读了这本书，有三点深切的体会，一、系统全面：本书把分布式机器学习的关键环节进行了系统化梳理，介绍了主流的技术和工具平台，同时对大数据技术也做了详细讲解，对内容的梳理全面丰富，是入门、参考、提高的有益工具书！二、深入浅出：通过大量的系统化讲课，配合丰富的素材、案例和实际操作场景介绍，可以说是不但授人以渔也同时授人以鱼！开卷有益！现学现用！活学活用！三、讲解清晰，思路明确：可以看出作者是有深厚的功底，是经过长期实践的经验总结，又融合了大量的最新结果，连同职业路径规划都详细做好，有此一书，是难得佳作！
——梅一多 博士（上海市青年拔尖人才获得者，阿里云最有价值技术专家，中基凌云科技有限公司联合创始人兼CTO）
《分布式机器学习实战》这本书非常贴近实战，含盖了目前各类应用场景的算法系统，对每个场景都有理论基础、源代码、算法解度等，深入浅出的讲解对于读者具有很强的实用性，做为大数据及人工智能领域的从业人员是必选的工具类参考书。
——杨正洪 博士(中央财经大学财税大数据实验室首席科学家)
此书的作者非常贴近实战，不“高来高去”讲一些宏观的概念，书中的每一个算法，每一个场景都是来自于当前的商业应用，对于读者来讲这是一本难得的实用宝典。
——刘冬冬（知名市场战略、生态系统和企业数字化转型专家，首席数据官联盟创始人，曾先后服务过统一集团、联想集团、百度、美国D&B集团、华为技术、海航科技集团等）
陈敬雷写的这本书理论联系实践，深入浅出，覆盖技术面广，并且有工业级的系统案例，包含目前比较热门的推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等项目，对常见的大数据算法系统架构也做了详细讲解，是一本机器学习方面的佳作。本书不管是初学者、架构师、还是资深人士，都会开卷有益、有所收获。
——龙旭东（北京掌游智慧科技有限公司董事长，曾任海航科技集团CTO和文思海辉董事，北京大学计算机系学士+硕士）
七、充电了么机构品牌介绍：
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