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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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  • TA的每日心情

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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
    10.png

    $ \  Q8 u) b2 u# m; V〖课程介绍〗:0 `3 D0 G1 Q- J' {8 d
            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!
    5 E  }' d  @  p+ I7 V8 I, G( ^/ A, R: }! r) d+ _0 o, k  c
    〖课程目录〗:
    # m( ]3 C5 @3 s/ a/ I, I1 ~        第1章 【前言】初探推荐系统 试看3 节 | 37分钟
      W! m- O; Q* s        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。, G6 U% Q7 a! T  m/ k1 ~7 X( U4 M

    . [: X( u! _4 s$ m- m2 N* W        收起列表
    ( G, r% M2 F. X0 }0 {. T        视频:( i( o$ N  H; y% F! ?
            1-1 前言--关于这门课 (11:34)
    % ^) ~) R2 e5 b* M        试看/ t( Z. I! b/ Y) ]7 j  ?1 y! O
            视频:; |" F2 D2 z0 p
            1-2 推荐系统是什么 (17:01)& ]  O& R. h4 Z: D7 P
            视频:
    ( }1 H; x& c# v" G) u  j5 [& T9 K        1-3 课程章节导览 (08:02)3 J& M. Q( y! G8 D8 A4 }8 {
            第2章 【基础架构】推荐系统架构&项目搭建10 节 | 113分钟& S$ }0 H9 n: o* |+ [# Y% ~* O  {
            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。
    # k/ [6 Q7 S6 [6 @
    " X( z% b& N3 h        收起列表
    - M6 X$ H) G/ v: u        视频:4 |" t0 [9 d8 v% b& w: z
            2-1 典型的推荐系统架构是什么样的(上) (18:20)
    4 Z9 I: j2 C# @        视频:
    7 ^/ \+ J5 }: Q8 n& W& G8 h9 [) V        2-2 典型的推荐系统架构是什么样的(下) (13:49)& S: i6 f3 i7 M
            图文:9 O) F) i( A$ ^2 ]
            2-3 推荐系统架构 -- 如何设计一个推荐系统$ j7 A$ m4 \2 f/ x* |5 T
            视频:$ E! V* m6 S$ x
            2-4 课程项目介绍和技术选型 (15:56)
    % p& g& x& x$ B. Y) ~! U+ E        图文:
    % ~! d  h+ K' o9 O8 D7 y3 |  p        2-5 课程项目微服务API定义( ]5 {' I/ m7 E
            视频:" l( v$ y) _2 K2 `9 m$ A8 ]
            2-6 后端服务框架搭建---召回服务(上) (14:14)2 D  Y7 h) ]# L- g# A
            视频:1 t% B: J" Q( {. t. Q* w4 v
            2-7 后端服务框架搭建---召回服务(中) (16:36)
    , _8 [9 x8 K# V; D' e  R        视频:, ^! g; S5 u' L. _
            2-8 后端服务框架搭建---召回服务(下) (15:49), W8 W+ j# ^7 A
            视频:  @' l& o) p, \/ G" k- R4 `: D
            2-9 后端服务框架搭建-排序与API服务 (13:45)
    ) @) H2 v! b) B2 _        视频:; C8 j2 v* `$ C! g1 s: v7 e: y* O
            2-10 课程项目前端页面搭建 (04:12)
    3 ^( g( Q# F3 g1 _) G7 N        第3章 【特征工程】为推荐系统准备数据 试看11 节 | 164分钟$ {# A. @) e% G
            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。
    7 B2 p# b3 w& ]# j
    * l0 |2 {2 Q$ }( j2 V        收起列表
    , _( d" x1 X0 F9 ^( s7 y$ o        视频:4 ^: P6 g0 c/ g4 S
            3-1 特征工程---为推荐系统准备食材(上) (09:44)
    ! e4 ]; f; A% I7 u4 ^        试看# i. I4 C6 y+ `5 g2 a: L
            视频:
    9 p/ ]+ _: u+ W$ `* l) z8 z        3-2 特征工程---为推荐系统准备食材(下) (16:04)
    . r$ B4 `8 [- \; z        视频:
    ' c) v# @5 b% f- w3 J0 D2 |        3-3 如何做好特征工程(上) (16:43)* _6 D& B4 K5 W7 d
            视频:
    0 f% K3 d7 b' @, C( I        3-4 如何做好特征工程(中) (17:09)- F6 m0 F3 @7 j% C
            视频:
    0 W) w+ T" h' D' O1 R* H1 P        3-5 如何做好特征工程(下) (20:26)
    . o0 E3 o7 k* M/ a! S. ^% O6 N        图文:
    ) i& d6 }; A$ t2 j7 J. g4 k! n        3-6 数据爬虫的编订
    ) B9 d* A+ c" O* `8 M        视频:
    8 w, {8 G9 m4 B4 q4 m6 o        3-7 用pandas可视化数据(上) (19:15)
    : A2 i  n7 Q7 ?! L        视频:/ d5 c; {1 ^: L" {5 O
            3-8 用pandas可视化数据(下) (13:26)5 _* r2 m( T0 X5 ]. U
            视频:
    2 m! ?3 ^  s8 I8 `" m: [        3-9 Spark---业界最流行的大数据框架 (18:26); U* l4 q7 l  I: H2 v6 i3 p
            视频:
    0 l% p' k6 H- U# v: R- s+ U! E4 U        3-10 用Spark处理特征(上) (19:34). C7 z9 E; B, {; B
            视频:
    0 b6 h7 ?2 F9 E' A* g, z( L        3-11 用Spark处理特征(下) (12:35)
    ! o7 s5 G1 m0 n        第4章 【召回】筛选出用户的心头好13 节 | 185分钟, T: O7 Z  q; J8 G
            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。
    % N' i% j$ ]* d! f2 C8 c0 g( d/ o
    7 d1 s2 s2 z" o) O; B' ]7 I        收起列表
    * S- l; B0 q' l/ ]/ v        视频:' k1 y4 U7 m3 ?! C
            4-1 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品(上) (18:07)& z/ R' n* ^4 d* z
            视频:
    2 y) q2 {8 w: G7 G        4-2 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品(下) (13:13)
    $ y; s* Q7 x& L0 Q        视频:  t8 T. i+ y. \! L
            4-3 如何将Word2Vec用于推荐(上) (13:02)
    2 C" l2 k2 J# T        视频:
    9 y, f: ~; a# o& I' ^9 o9 [        4-4 如何将Word2Vec用于推荐(下) (11:30)& o3 \: J& A$ k
            视频:8 s  j* |: u9 z1 D1 S% y! a
            4-5 实现Item2Vec(上) (13:26), B, h/ i6 _" K. j0 Z7 V' R
            视频:9 {. I/ Y9 b1 n4 h$ y2 D
            4-6 实现Item2Vec(中) (15:00)
    # {' N1 q: R, I6 |1 r        视频:3 G4 _: U3 h" g0 \3 w; y4 _9 s
            4-7 实现Item2Vec(下) (20:18)
    6 c( P( y: {+ ^& P3 B4 p# @0 N        视频:/ w1 H, F9 |# t) `
            4-8 用Redis存储Embedding (16:47)! v5 @* o* L0 I+ C- w
            视频:! [) z4 L- I0 a; `7 C5 i
            4-9 最近邻查找算法---如何使用Embedding(上) (18:36)
    & `/ u$ Q) f5 d0 ]9 I: j3 U7 Z0 F4 R        视频:6 `+ x- T, x9 D  V( I4 l% E! p) {
            4-10 最近邻查找算法---如何使用Embedding(下) (14:22)
    3 m( u: D( U( [        视频:
    ! R' C6 P! j# W        4-11 用FAISS实现LSH (12:26)9 O4 Z$ r; S6 t" ^% b; r
            视频:! v" ~4 O% q$ U9 e- H5 ~
            4-12 召回服务最终完善 (17:51)9 ^( q% m; m  a2 \) ]
            图文:2 x9 J4 A8 J2 G8 V8 e& c6 C9 r
            4-13 本章重难点梳理
    ; f  V0 T; p) x1 P* L7 ~        第5章 【排序】对推荐结果进行精确排序. }. T" \1 [9 Q0 e- p4 f
            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。
    % N4 {  t* K5 |+ B. r( U1 Q6 S1 x  m0 P' Z# L6 ]
            第6章 【效果评估】衡量推荐结果的好坏
    & [$ L  f6 l( i        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。/ C3 \* b7 Z( A

    5 ]: t1 y" ]( ^1 s        第7章 【深入学习】工程中的实践问题探讨6 S0 F& Z/ q$ r  C& 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。1 V- O* N5 g9 E  N. l% a0 a% l
    8 ?- {6 J1 A! J+ o
            第8章 【结语】前沿拓展
    8 b! S3 p. y' a6 B& j" {  q* I! A        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。% X3 b  B7 k* j2 O
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  • TA的每日心情
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