大数据算法VIP（精选版）
课程目录：
├──大数据进阶版（视频）
| ├──课件
| | ├──01-hadoop+hdfs .pptx1.54M
| | ├──02-hadpop+MapReduce .pptx2.28M
| | ├──03-hadoop案例分析 .pptx1.21M
| | ├──04-yarn .pptx3.37M
| | ├──05-数据类型以及常用数据处理 .pptx1.63M
| | ├──06-hive大数据利器 .pptx1.98M
| | └──07-hive优化 .pptx1.56M
| └──视频
| | ├──Auc的二种计算方式以及fm .mp41.18G
| | ├──Auc细讲 .mp4950.24M
| | ├──Combiner .mp4814.70M
| | ├──DNN+线性不可分+tf实现dnn .mp4621.35M
| | ├──Dssm源码分析 .mp41.59G
| | ├──Embedding设计以及fm源码解析 .mp4729.70M
| | ├──FM的优化逻辑 .mp4692.51M
| | ├──Hadoop+hdfs .mp4627.45M
| | ├──Hadoop+mapreduce .mp41.12G
| | ├──Hadoop+mapreduce深度分析 .avi781.93M
| | ├──Hadoop实现k-means .mp42.21G
| | ├──Hadoop完结 .mp4842.63M
| | ├──Hive函数 .mp4702.75M
| | ├──Hive开端 .mp4793.37M
| | ├──Item2vector .mp4753.38M
| | ├──Kmeans聚类算法+聚类推荐 .mp4942.12M
| | ├──LR处理离散特征onehot+onehotmap .mp4919.05M
| | ├──Tfidf+item2vector+hnsw实现极速召回 .mp41.46G
| | ├──代码解析spark+python .mp41.49G
| | ├──多路召回融合+权重动态分配 .mp4866.17M
| | ├──分类问题+lr .mp4923.28M
| | ├──回顾+标准化_归一化 .mp4933.82M
| | ├──回顾+基于用户的协同过滤 .mp4921.35M
| | ├──基于模型的推荐系统复习+机器学初识 .mp4891.71M
| | ├──基于物品的协同过滤+业界应用 .mp4993.29M
| | ├──聚类算法详解 .mp41.32G
| | ├──逻辑回归实现的两种方式tf+sklearn .mp4961.16M
| | ├──模型评价指标 .mp4912.12M
| | ├──算法前的数据格式说明 .mp4784.53M
| | ├──引入用户物品偏执的lfm模型 .mp4871.82M
| | ├──用户物品矩阵分解原理 .mp4995.42M
| | └──知识回顾+基于物品的协同过滤 .mp41.17G
├──大数据商业实战项目
| ├──01-车车智能营销分析sql项目
| | ├──代码
| | ├──课件+笔记
| | ├──视频
| | └──数据
| └──02-双11电商网站用户行为分析项目
| | ├──代码
| | ├──课件+笔记
| | ├──视频
| | └──数据
├──绘图相关工具
| └──draw.io-12.3.2-windows-no-installer .exe58.07M
├──求职面试真题含答案
| ├──大厂面试01 .pdf530.48kb
| ├──大厂面试02 .pdf304.55kb
| ├──大厂面试03 .pdf1.70M
| ├──高频面试题 .pdf2.65M
| └──面试真题目录 .docx3.56M
├──求职优质简历模版案例
| ├──【Java高级研发工程师】(1) .pdf162.63kb
| ├──【大数据_Hadoop开发工程师】 .pdf137.78kb
| ├──【大数据开发工程师A .pdf97.99kb
| ├──【大数据开发工程师】B .pdf102.22kb
| ├──【大数据开发工程师】E .pdf120.46kb
| ├──【大数据平台工程师】D .pdf246.03kb
| ├──【大数据研发工程师】H .pdf279.42kb
| ├──【高级研发工程师】F .pdf176.91kb
| ├──大数据开发+数仓简历4 .docx39.55kb
| ├──大数据开发+算法简历5 .docx16.50kb
| ├──大数据开发简历1 .pdf69.91kb
| ├──大数据开发简历2 .pdf161.54kb
| ├──大数据开发简历6 .doc36.00kb
| └──大数据实习简历 .pdf100.03kb
├──手把手教你-基础视频
| ├──python初步-代码
| | └──python_test .tgz1.54kb
| ├──【01】Linux安装 .mp459.70M
| ├──【02】环境准备nat配置 .mp464.20M
| ├──【03】Hadoop集群搭建-1 .mp4100.79M
| ├──【04】Hadoop集群搭建-2 .mp472.55M
| └──【05】Python初步 .mp4120.27M
├──数据可视化（涵盖数据）
| ├──课件
| | └──数据全栈分析 .pdf1.93M
| ├──视频
| | ├──01-描述统计分析 .mp470.24M
| | ├──02-描述统计分析 .mp464.11M
| | ├──03-描述统计分析 .mp467.76M
| | ├──04-描述统计分析 .mp437.94M
| | ├──Excel01-初阶 .mp4223.56M
| | ├──Excel02-高阶 .mp469.47M
| | ├──Excel03-高阶 .mp4199.34M
| | └──Excel04-高阶 .mp44.38M
| └──数据
| | ├──Excel函数使用 .xlsx95.05kb
| | ├──Excel基本使用 .xlsx195.79kb
| | ├──Excel数据透视表和可视化 .xlsx68.29kb
| | └──导入文本数据 .txt0.69kb
├──数据扩展相关书籍（英文版）
| ├──attention is all you need .pdf2.10M
| ├──Attentional Factorization Machines Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks .pdf987.42kb
| ├──Deep & Cross Network for Ad Click Predictions .pdf231.94kb
| ├──Deep interest network .pdf5.38M
| ├──Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendation .pdf959.12kb
| ├──deepfm .pdf1.14M
| ├──DRN A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation .pdf2.30M
| ├──Entire Space Multi-Task Model An E ective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate .pdf707.32kb
| ├──facebook-GBDT-LR .pdf773.88kb
| ├──linucb .pdf298.94kb
| ├──MLR .pdf2.05M
| ├──Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics .pdf3.49M
| ├──Product-based Neural Networks for User Response Prediction .pdf470.29kb
| └──wide&deep .pdf400.36kb
├──算法高阶版（视频含代码）
| ├──笔记
| | ├──transformer-02 .drawio2.27M
| | ├──transformer-笔记01 .drawio2.21M
| | ├──word2-笔记01 .drawio383.71kb
| | ├──word2-笔记02 .drawio266.61kb
| | ├──基于模型召回-01 .drawio305.00kb
| | ├──基于模型召回-02 .drawio370.66kb
| | ├──双塔模型-01 .drawio303.28kb
| | ├──双塔模型-02 .drawio469.03kb
| | ├──特征工程-01 .drawio10.26kb
| | ├──特征工程-02 .drawio11.53kb
| | ├──协同过滤-01 .drawio98.86kb
| | ├──协同过滤-02 .drawio8.72kb
| | ├──召回-01 .drawio137.89kb
| | └──召回-02 .drawio27.20kb
| ├──代码
| | ├──all_path_for_recall
| | └──基于lfm的推荐流程 .py3.04kb
| ├──课件
| | ├──01-推荐系统 .pdf1.45M
| | ├──02-推荐系统架构 .pdf815.19kb
| | └──03-推荐算法_协同过滤_kmenas聚类 .pdf2.60M
| └──视频
| | ├──Word2vector01 .mp4777.96M
| | ├──Word2vector02 .mp4718.11M
| | ├──Word2vector03代码分析 .mp41.11G
| | ├──回顾+协同过滤理论 .mp4840.92M
| | ├──如何根据用户行为生成物品的item2vector .mp4435.67M
| | ├──深度模型的dssm召回 .mp41.34G
| | ├──推荐系统架构 .mp41.71G
| | ├──推荐系统简介 .mp4804.21M
| | ├──问题解答 .mp4610.12M
| | └──协同过滤业界问题+代码 .mp41.06G
├──算法经典书籍（中文版）
| ├──MySQL_5.5中文参考手册 .pdf13.63M
| ├──NumPy学习指南（第2版） .pdf5.82M
| ├──Pandas官方文档中文版 .pdf2.88M
| ├──Python3.10官方文档中文版 .pdf40.32M
| ├──Python进阶资料 .zip224.70M
| ├──[图灵程序设计丛书].Spark高级数据分析.第2版 .pdf8.76M
| ├──[图灵程序设计丛书].干净的数据：数据清洗入门与实践 .pdf14.12M
| ├──[图灵程序设计丛书].数据分析实战 .pdf16.60M
| ├──[图灵程序设计丛书].数据科学入门 .pdf12.43M
| ├──[图灵程序设计丛书].数据科学实战 .pdf64.59M
| ├──[图灵程序设计丛书].鲜活的数据：数据可视化指南 .pdf29.61M
| ├──机器人建模和控制 .pdf104.41M
| ├──算法新解-刘新宇 .pdf5.90M
| ├──天猫推荐算法 .pdf2.34M
| ├──推荐系统实践 .pdf13.27M
| └──项亮-推荐系统实践 .pdf13.27M
└──算法商业配套项目
| ├──项目案例01 .mp4750.88M
| ├──项目案例02 .mp4722.77M
| ├──项目案例03 .mp4612.99M
| └──项目案例04 .mp4730.96M
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