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[大数据与云计算] 全局视角系统学习《推荐系统》,实战中提升竞争力(完结)

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2022-1-20 00:00:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    8 ]2 n' b  \4 r4 J
    〖课程介绍〗:6 q0 G0 j3 p- m7 w2 a# s3 a: E
            推荐系统已经成为各大产品提升用户留存和业绩增长的利器,相关技术人才更是被各个公司竞相抢夺。课程基于项目实战,带你全面掌握推荐系统的架构、模型和技术,让你不仅可以胜任业务需求,更能拓展职业发展的空间,在白热化的竞争中脱颖而出!- I' g$ z0 s' p& m7 ~
    2 J# q. a# n% w/ c, G/ N/ D
    〖课程目录〗:- q! z/ V9 R: F# H
            第1章 【前言】初探推荐系统 试看3 节 | 37分钟  i) c/ V: p4 s( C5 J% _$ w0 J1 R
            本章中,将对课程内容安排和知识脉络进行介绍,帮助大家对推荐系统及应用价值有一个系统的认知。
    2 x/ ?' }9 O; a9 O8 _2 k% w3 w/ k5 j
            收起列表
    7 `) `; ^+ P( a% }' r+ z. \        视频:
    + C* t# m; E" q8 {        1-1 前言--关于这门课 (11:34). d4 A$ A+ a& y. D1 d
            试看5 W& H/ Z, o& _
            视频:0 P, H: |4 e+ T9 B- C: Y6 y! f0 }4 F
            1-2 推荐系统是什么 (17:01)
    7 e1 _6 P, [/ k' a% t. w# t        视频:
    * z* |/ G+ R2 F  L3 \        1-3 课程章节导览 (08:02)
      p  e" }* W0 n        第2章 【基础架构】推荐系统架构&项目搭建10 节 | 113分钟
    8 }" q1 a. y% o$ z" A        本章我们将一起来认识经典推荐系统的分层架构,了解一个推荐系统由哪些组件构成,以及各自的作用;我们会一起用python搭建起课程项目的基本框架,并尝试端到端地运行起整个项目。$ D$ n/ z( T' ^/ B8 V6 i

    * W: C* y8 R2 J        收起列表. i% V4 A$ c) d
            视频:( J, V0 {$ x2 `  z' ~: f- b. o
            2-1 典型的推荐系统架构是什么样的(上) (18:20)  I' i7 c7 ^* Z% w% o6 x1 P- C
            视频:
    " N  X% r0 [7 v. w+ L/ _. [        2-2 典型的推荐系统架构是什么样的(下) (13:49)4 |, A( H0 R# a
            图文:
    & A4 w0 j+ b$ R1 F$ Z        2-3 推荐系统架构 -- 如何设计一个推荐系统
    9 v1 v) K, h1 C  d        视频:
    ' O4 r/ K' L7 K        2-4 课程项目介绍和技术选型 (15:56)
    , y. v# M  O1 X, M9 O: s( R        图文:) D0 Q# m; b- T2 d
            2-5 课程项目微服务API定义
    9 n7 q* b: i; n3 a7 S( j" l, H        视频:
    2 @1 P2 a/ h/ K        2-6 后端服务框架搭建---召回服务(上) (14:14)
    1 j% g. L6 Q* Z- ^) X        视频:
    / ^' s9 j! }: r        2-7 后端服务框架搭建---召回服务(中) (16:36)! |% V' ?) D/ A3 \$ C: |/ ?8 Y
            视频:- S7 W$ v9 g+ T( k' ?
            2-8 后端服务框架搭建---召回服务(下) (15:49)
    ; N/ p9 n' Q$ J( e# [! Q        视频:. i* x4 Q! {# `% q" r; F, q+ s
            2-9 后端服务框架搭建-排序与API服务 (13:45)7 Q* v% I. u- V8 {
            视频:6 j, h4 W8 ?# |) [3 G% X! [
            2-10 课程项目前端页面搭建 (04:12)
    ! X$ f: s/ d' ]& o  Q' m        第3章 【特征工程】为推荐系统准备数据 试看11 节 | 164分钟
    0 k& y3 J2 ~6 H; ]) r; H% X, n0 n! ?        俗话说“巧妇难为无米之炊”,特征处理在任何推荐系统中都是至关重要的。本章中我们会一起学习不同特征的特点以及如何使用Spark对其进行处理。
    % @; ?" h7 a# `! n9 G0 e- t$ [/ s: R' j; M3 n
            收起列表
    8 c3 j% @& o0 P( H. H        视频:9 U' l* o. o6 U- ^/ P
            3-1 特征工程---为推荐系统准备食材(上) (09:44)+ \* o0 `5 ^) n; O
            试看& l; _( k' X: ]
            视频:
    0 `3 m+ K- Q$ s+ m* s        3-2 特征工程---为推荐系统准备食材(下) (16:04)3 }% n/ O, S  p  s8 |, n
            视频:
    9 {( J2 \% Z+ m, ~) k        3-3 如何做好特征工程(上) (16:43), Q9 v' S% }8 J% L, h6 |
            视频:
    9 R5 s) N5 p3 Q6 S3 U) u        3-4 如何做好特征工程(中) (17:09)8 r) g8 \" H% }/ n
            视频:' p, A' u/ u+ q
            3-5 如何做好特征工程(下) (20:26)
      s: Y4 X) N6 \        图文:
    4 p: m* Q8 |# O2 y, b2 n        3-6 数据爬虫的编订
    % |$ N) {! e  G! G# X/ e        视频:$ g4 s" N' O) B" y  d
            3-7 用pandas可视化数据(上) (19:15)2 A( A. J, }4 @$ l9 A4 ?
            视频:
    & i; i. K. i; B4 x7 I        3-8 用pandas可视化数据(下) (13:26)
    / I% A7 Z8 E8 [9 t        视频:
    # V& D  ]+ _% h; o/ }        3-9 Spark---业界最流行的大数据框架 (18:26)% h2 k1 K! e/ I% g8 j
            视频:
    7 J1 E$ y6 Y- f) \        3-10 用Spark处理特征(上) (19:34)! r$ ]  P$ v. b& `% Y  S
            视频:, P4 ?( e1 [/ O) m: c/ o
            3-11 用Spark处理特征(下) (12:35)" D+ q" T) a% K
            第4章 【召回】筛选出用户的心头好13 节 | 185分钟
    2 J4 C' X# h2 `" {        召回层作为推荐系统的第一道筛选流程,负责将数以百万记的物品进行过滤。在本章中我们会学习怎么设计各种召回策略,以及利用Embedding等技术快速找到匹配用户喜好的物品。
    6 Z  t! B( \2 |* ?# a( H1 d/ T: o" H5 O: O! U9 l/ L& `% l7 L
            收起列表) y( }# _! D9 x9 N( r) q
            视频:
    8 G% E- @3 Q4 C, f) y        4-1 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品(上) (18:07)
    # t. }0 w; U' X: b$ E  X        视频:
    # W4 w1 L9 S5 `; ^        4-2 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品(下) (13:13)0 {& m5 K( Y% X( o2 P
            视频:
      `+ d. p% J! ?2 Y# i        4-3 如何将Word2Vec用于推荐(上) (13:02)
    : s) s5 _8 G+ s* S        视频:
    3 m/ y1 B/ q8 U0 E' z        4-4 如何将Word2Vec用于推荐(下) (11:30)4 s. V% i. h1 o6 Y- A: N  I
            视频:
    2 I. {, z+ l& f3 t. u! w, R        4-5 实现Item2Vec(上) (13:26)
    9 t  C! c. C" ?0 A9 v        视频:
    * I; y# X, ^0 q& @1 ^6 m) C        4-6 实现Item2Vec(中) (15:00): z' i' Y6 `' @7 E* l
            视频:
    7 F/ \7 P9 A- L3 E" B# b        4-7 实现Item2Vec(下) (20:18)6 g, b. n  A, d3 t% D% ^
            视频:) [/ p4 n. \# ^
            4-8 用Redis存储Embedding (16:47)
    , |1 S, r  U1 `+ W' H        视频:
    * D  j+ e: x/ a* X' ~        4-9 最近邻查找算法---如何使用Embedding(上) (18:36)' j3 ~7 {; n7 v) f5 M
            视频:
    6 y* Z: v$ K% ]8 A0 l7 H7 [4 p        4-10 最近邻查找算法---如何使用Embedding(下) (14:22), n( p3 @( W( d
            视频:
    , I" Y4 m: M9 Q" |8 t, O0 ~        4-11 用FAISS实现LSH (12:26)  j/ `- G. W; V
            视频:
    ) ~8 ^+ ?: k9 r. t* A* o        4-12 召回服务最终完善 (17:51)
    ! D7 m  F; S2 n/ X" W        图文:
    " ^: Q# l& Y  o! l$ Z        4-13 本章重难点梳理
    $ Z  D; X9 h* V$ S: N* \+ [+ u        第5章 【排序】对推荐结果进行精确排序8 r3 v7 e! {8 }$ Q, v" a
            在一次推荐请求中,用户最终浏览到的结果条目往往十分有限,因此我们需要排序层来对召回的结果进行精确排序,从而提高推荐效果。本章我们会学习如何使用深度学习模型完成排序任务。
    / m* n0 E3 v/ j8 }# G: o
    $ @& }& c; @; r$ f        第6章 【效果评估】衡量推荐结果的好坏1 C# L- R8 L$ E4 H/ w8 v7 E$ S9 Q
            至此我们已经完成搭建了一个推荐系统,那么这个系统的效果究竟如何?是否能满足真实线上用户的需求呢?这些问题往往不能仅仅从某个单一指标得出结论。因此在这一章中我们会学习衡量推荐系统好坏的各种不同方法。
    4 a7 r( h# w; @
    % y. X  U' j( t; R0 m4 p        第7章 【深入学习】工程中的实践问题探讨
    4 f9 j1 D4 b4 C8 h/ i+ w, w        我始终坚信实践和理论同样重要,要真正完成一个工业级推荐系统势必会遇到诸多实践问题,本章我们讲解其中几个最经典的问题。3 {* _7 p( J/ p0 h: V* a, j

    0 t' Z. i4 V) [% k+ o( \; y" |3 G        第8章 【结语】前沿拓展
    * G2 I, i- B) n& U- _9 c        想要成为一个优秀的推荐系统工程师我们要做到“仰望星空,脚踏实地”。本章会给大家介绍一些业界前沿的技术和模型,希望对同学们有所启发。. @5 n6 e4 [1 }0 a8 y7 m5 u
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  • TA的每日心情

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