课程目录

• 大数据进阶版（视频）
• 课件
• 01-hadoop+hdfs.pptx
• 02-hadpop+MapReduce.pptx
• 03-hadoop案例分析.pptx
• 04-yarn.pptx
• 05-数据类型以及常用数据处理.pptx
• 06-hive大数据利器.pptx
• 07-hive优化.pptx
• 视频
• Auc的二种计算方式以及fm
• Auc细讲
• Combiner
• DNN+线性不可分+tf实现dnn
• Dssm源码分析
• Embedding设计以及fm源码解析
• FM的优化逻辑
• Hadoop+hdfs
• Hadoop+mapreduce
• Hadoop+mapreduce深度分析
• Hadoop实现k-means
• Hadoop完结
• Hive函数
• Hive开端
• Item2vector
• Kmeans聚类算法+聚类推荐
• LR处理离散特征onehot+onehotmap
• Tfidf+item2vector+hnsw实现极速召回
• 代码解析spark+python
• 多路召回融合+权重动态分配
• 分类问题+lr
• 回顾+标准化_归一化
• 回顾+基于用户的协同过滤
• 基于模型的推荐系统复习+机器学初识
• 基于物品的协同过滤+业界应用
• 聚类算法详解
• 逻辑回归实现的两种方式tf+sklearn
• 模型评价指标
• 算法前的数据格式说明
• 引入用户物品偏执的lfm模型
• 用户物品矩阵分解原理
• 知识回顾+基于物品的协同过滤
• 大数据商业实战项目
• 01-车车智能营销分析sql项目
• 代码
• 01-用车智能营销数据分析系统
• 02-品牌上下线管理
• 03-用户画像标签建立
• 04-用车消费能力
• import_to_mysql.sh
• mysql建表语句
• 课件+笔记
• 系统表结构设计
• 用车数据ER实体模型.eddx
• 用车数据ER实体模型截图
• 用车智能营销数据分析系统-设计文档.docx
• 用车智能营销数据分析系统-设计文档
• 视频
• 01-车车智能营销分析项目
• 02-车车智能营销分析项目
• 数据
• car_type_data.sql
• city_data.sql
• Excel经典数据项目.xlsx
• goods_upper_and_lower_data.sql
• order_basic_data.sql
• order_channel_data.sql
• order_class_data.sql
• order_service_type_data.sql
• order_source_type_data.sql
• order_taken_type_data.sql
• user_layer_data.sql
• 车型维度表数据.csv
• 城市信息数据.csv
• 订单分类数据.csv
• 订单来源-自营数据.csv
• 分层数据.csv
• 服务类型数据.csv
• 接单类型-自营数据.csv
• 商品上下线智能化管理数据.csv
• 手机号加密数据.csv
• 下单设备平台数据.csv
• 用户订单基础数据.csv
• 用户基础数据.csv
• 02-双11电商网站用户行为分析项目
• 代码
• user_behavior_analysis.ipynb
• 用户行为漏斗模型.pbix
• 课件+笔记
• 课堂笔记.sql
• 双11电商网站用户行为分析项目
• 视频
• 双11电商网站用户行为分析-项目实战
• 数据
• user_beha_data.csv
• user_beha_res_data.csv
• 绘图相关工具
• draw.io-12.3.2-windows-no-installer.exe
• 求职面试真题含答案
• 大厂面试01
• 大厂面试02
• 大厂面试03
• 高频面试题
• 面试真题目录.docx
• 求职优质简历模版案例
• 【Java高级研发工程师】(1)
• 【大数据_Hadoop开发工程师】
• 【大数据开发工程师A
• 【大数据开发工程师】B
• 【大数据开发工程师】E
• 【大数据平台工程师】D
• 【大数据研发工程师】H
• 【高级研发工程师】F
• 大数据开发+数仓简历4.docx
• 大数据开发+算法简历5.docx
• 大数据开发简历1
• 大数据开发简历2
• 大数据开发简历6.doc
• 大数据实习简历
• 手把手教你-基础视频
• python初步-代码
• python_test.tgz
• 【01】Linux安装
• 【02】环境准备nat配置
• 【03】Hadoop集群搭建-1
• 【04】Hadoop集群搭建-2
• 【05】Python初步
• 数据可视化（涵盖数据）
• 课件
• 数据全栈分析
• 视频
• 01-描述统计分析
• 02-描述统计分析
• 03-描述统计分析
• 04-描述统计分析
• Excel01-初阶
• Excel02-高阶
• Excel03-高阶
• Excel04-高阶
• 数据
• Excel函数使用.xlsx
• Excel基本使用.xlsx
• Excel数据透视表和可视化.xlsx
• 导入文本数据.txt
• 数据扩展相关书籍（英文版）
• attention is all you need
• Attentional Factorization Machines Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks
• Deep & Cross Network for Ad Click Predictions
• Deep interest network
• Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendation
• deepfm
• DRN A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation
• Entire Space Multi-Task Model An E ective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate
• facebook-GBDT-LR
• linucb
• MLR
• Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics
• Product-based Neural Networks for User Response Prediction
• wide&deep
• 算法高阶版（视频含代码）
• 笔记
• transformer-02.drawio
• transformer-笔记01.drawio
• word2-笔记01.drawio
• word2-笔记02.drawio
• 基于模型召回-01.drawio
• 基于模型召回-02.drawio
• 双塔模型-01.drawio
• 双塔模型-02.drawio
• 特征工程-01.drawio
• 特征工程-02.drawio
• 协同过滤-01.drawio
• 协同过滤-02.drawio
• 召回-01.drawio
• 召回-02.drawio
• 代码
• all_path_for_recall
• data
• i2i
• i2i【2】
• iterm_profile
• iterm_profile【2】
• LR
• LR【2】
• MF
• NCF
• u2i
• 基于lfm的推荐流程.py
• 课件
• 01-推荐系统
• 02-推荐系统架构
• 03-推荐算法_协同过滤_kmenas聚类
• 视频
• Word2vector01
• Word2vector02
• Word2vector03代码分析
• 回顾+协同过滤理论
• 如何根据用户行为生成物品的item2vector
• 深度模型的dssm召回
• 推荐系统架构
• 推荐系统简介
• 问题解答
• 协同过滤业界问题+代码
• 算法经典书籍（中文版）
• MySQL_5.5中文参考手册
• NumPy学习指南（第2版）
• Pandas官方文档中文版
• Python3.10官方文档中文版
• Python进阶资料
• Spark高级数据分析.第2版
• 干净的数据：数据清洗入门与实践
• 机器人建模和控制
• 数据分析实战
• 数据科学入门
• 数据科学实战
• 算法新解-刘新宇
• 天猫推荐算法
• 推荐系统实践
• 鲜活的数据：数据可视化指南
• 项亮-推荐系统实践
• 算法商业配套项目
• 项目案例01
• 项目案例02
• 项目案例03
• 项目案例04
• 大数据算法VIP（精选版）_文件目录.txt