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1 q' l/ l4 ^! l# K
课程目录：
2 h, U. r6 H1 ?7 a9 F5 v. @) z7 K3 |├──大数据进阶版（视频）
9 e4 C& R- s6 X- R- h3 Q7 D9 i: Z| ├──课件 ' r, `1 A: A8 V% I8 Z/ |
| | ├──01-hadoop+hdfs .pptx 1.54M! M' s7 R' N5 x. h# W
| | ├──02-hadpop+MapReduce .pptx 2.28M! i" S$ i b5 B. d& }; v
| | ├──03-hadoop案例分析 .pptx 1.21M4 v# t* ]+ A, B
| | ├──04-yarn .pptx 3.37M7 q: g2 z* v! X0 P# s f
| | ├──05-数据类型以及常用数据处理 .pptx 1.63M8 a. b+ j# q% w
| | ├──06-hive大数据利器 .pptx 1.98M
X$ _7 ?8 Q9 Y% O| | └──07-hive优化 .pptx 1.56M) i' O& N+ \6 t/ G N/ j5 S' X+ L
| └──视频
) I( h- p, h( b4 c" r: A| | ├──Auc的二种计算方式以及fm .mp4 1.18G
) k$ t5 v" P \4 x9 ~$ J| | ├──Auc细讲 .mp4 950.24M8 u3 W! z0 Q5 h0 o/ P" k6 ^: E
| | ├──Combiner .mp4 814.70M) O, R- k/ e6 t. \* Q& Y
| | ├──DNN+线性不可分+tf实现dnn .mp4 621.35M1 e+ s9 S% [! o' ^1 }
| | ├──Dssm源码分析 .mp4 1.59G" b& X. @* U1 w5 V' D7 m& L4 G
| | ├──Embedding设计以及fm源码解析 .mp4 729.70M% l: @0 g, r3 i
| | ├──FM的优化逻辑 .mp4 692.51M
2 v+ G4 L5 X/ u# j5 e% W: l| | ├──Hadoop+hdfs .mp4 627.45M& y( t8 ~8 w) H7 x0 k9 ?+ i0 [9 f
| | ├──Hadoop+mapreduce .mp4 1.12G/ C& e. s! V1 u4 W3 P
| | ├──Hadoop+mapreduce深度分析 .avi 781.93M
) D% m# I3 Z- l8 k0 Z| | ├──Hadoop实现k-means .mp4 2.21G0 o, ^& E! e& R5 O9 T; [# W
| | ├──Hadoop完结 .mp4 842.63M
; o, h$ j4 H2 N# K| | ├──Hive函数 .mp4 702.75M
( D& A6 F5 ^+ q0 O* R| | ├──Hive开端 .mp4 793.37M
3 _$ Q7 `/ {2 ^7 I) l- ~* M| | ├──Item2vector .mp4 753.38M
: S |' C7 g( r) f3 b i2 @, k' j, ?& t| | ├──Kmeans聚类算法+聚类推荐 .mp4 942.12M
; N5 i- r2 W T: T% B3 s| | ├──LR处理离散特征onehot+onehotmap .mp4 919.05M
2 K6 z# V3 d: Z0 c| | ├──Tfidf+item2vector+hnsw实现极速召回 .mp4 1.46G
5 k' g8 I1 u: q8 t/ Y| | ├──代码解析spark+python .mp4 1.49G
/ y) t1 d7 {! j% A/ |3 g; s9 ?9 z1 Q) ~| | ├──多路召回融合+权重动态分配 .mp4 866.17M* T# B. H0 Y6 N1 B2 T. F
| | ├──分类问题+lr .mp4 923.28M
' Y1 [, E4 T6 e) e' {0 J& I| | ├──回顾+标准化_归一化 .mp4 933.82M
+ }3 O. b5 U( D M! ]1 J8 `| | ├──回顾+基于用户的协同过滤 .mp4 921.35M0 B5 @ E* [2 ^
| | ├──基于模型的推荐系统复习+机器学初识 .mp4 891.71M U {- s" o( j( _! n; o* n- U/ L
| | ├──基于物品的协同过滤+业界应用 .mp4 993.29M& w; x @2 ~6 _3 O! W
| | ├──聚类算法详解 .mp4 1.32G% ~% F) b0 B) P5 g0 ~1 }
| | ├──逻辑回归实现的两种方式tf+sklearn .mp4 961.16M
" w8 l! D" @0 t0 a4 C I| | ├──模型评价指标 .mp4 912.12M9 |1 u" a$ t4 l. p; z
| | ├──算法前的数据格式说明 .mp4 784.53M
, f; J0 B, }1 j| | ├──引入用户物品偏执的lfm模型 .mp4 871.82M9 u/ G8 W: T$ |% ~* e
| | ├──用户物品矩阵分解原理 .mp4 995.42M+ D! w2 H7 |' Q7 T
| | └──知识回顾+基于物品的协同过滤 .mp4 1.17G
+ S* l" w! g$ n0 `/ V├──大数据商业实战项目
# A, ?7 B% ?* _' Q; o| ├──01-车车智能营销分析sql项目 * b! M, \$ }. B
| | ├──代码
; O+ [9 X) u$ B| | ├──课件+笔记
+ y. {" w8 H/ f| | ├──视频
2 C- _, o1 q0 \| | └──数据 7 i- {0 M$ g$ |+ X% q1 e" F
| └──02-双11电商网站用户行为分析项目
- b7 J$ C3 E4 u6 i: z6 m| | ├──代码 b5 o& d' I5 ^/ S {* g
| | ├──课件+笔记 , J" \. Z1 S6 o C6 Q( B1 ^, O7 K
| | ├──视频 ! X3 ?# `; L, X" @
| | └──数据 , ]1 l# p* n$ c0 S Q$ j- r( \0 k: L
├──绘图相关工具
& X: w: G: [( S: b. w2 h| └──draw.io-12.3.2-windows-no-installer .exe 58.07M
D. U$ Q. ~ X c├──求职面试真题含答案 8 a0 X6 h/ ~$ _1 R
| ├──大厂面试01 .pdf 530.48kb+ K R8 i* J" J6 }. s7 F
| ├──大厂面试02 .pdf 304.55kb
% @. G5 ^/ I4 s$ c2 u| ├──大厂面试03 .pdf 1.70M% E# ^7 d$ Z2 j* L% a0 S" A
| ├──高频面试题 .pdf 2.65M2 S, r, v( j2 o4 i
| └──面试真题目录 .docx 3.56M- R6 A( [7 I! l5 I1 F/ Z+ d
├──求职优质简历模版案例 + ~: U7 l* F/ I
| ├──【Java高级研发工程师】(1) .pdf 162.63kb4 k7 a- S: [2 X
| ├──【大数据_Hadoop开发工程师】 .pdf 137.78kb6 p* V( K, e/ R( ~* }7 {
| ├──【大数据开发工程师A .pdf 97.99kb+ K8 [3 i& E% k% S
| ├──【大数据开发工程师】B .pdf 102.22kb6 B! Y' W$ B6 U6 j+ \$ V6 O* J
| ├──【大数据开发工程师】E .pdf 120.46kb
; B8 F5 ~# n1 u. i. y: n: d0 G| ├──【大数据平台工程师】D .pdf 246.03kb% t8 e& X& Q& }# J2 r7 `; M: W
| ├──【大数据研发工程师】H .pdf 279.42kb: |( T, O: e6 Y v9 G
| ├──【高级研发工程师】F .pdf 176.91kb5 f# x5 d; B+ l
| ├──大数据开发+数仓简历4 .docx 39.55kb5 l- T( {. }9 o8 h, U/ p
| ├──大数据开发+算法简历5 .docx 16.50kb6 |) h4 J2 P& c, A2 o
| ├──大数据开发简历1 .pdf 69.91kb
8 A6 F) H# g7 M7 `/ n3 _) b| ├──大数据开发简历2 .pdf 161.54kb
) {# i7 A* E2 t% F| ├──大数据开发简历6 .doc 36.00kb
" G) w8 N* }- B1 h$ F) q| └──大数据实习简历 .pdf 100.03kb
9 X) }% v* {. w7 f├──手把手教你-基础视频
u* Y; _/ \7 |( t5 f6 a| ├──python初步-代码 ' \; ~& M% [9 d! P- |* Y
| | └──python_test .tgz 1.54kb
' R# y! Z" v/ t5 w G, D| ├──【01】Linux安装 .mp4 59.70M0 x8 a, c g( ?6 N$ M4 F
| ├──【02】环境准备nat配置 .mp4 64.20M
/ T5 i! O% t. ~5 c: _ h& Q| ├──【03】Hadoop集群搭建-1 .mp4 100.79M# z0 ?* s, ^. N0 J6 `$ w
| ├──【04】Hadoop集群搭建-2 .mp4 72.55M2 |7 f' Z+ ]; _4 W# C
| └──【05】Python初步 .mp4 120.27M
% T; g* T1 i6 P9 X& C/ Y8 T0 C8 `. t6 ^├──数据可视化（涵盖数据）
! |- u& i. M( B& ~, \1 [- l2 ]| ├──课件 & N! n9 p4 L) w* J; w0 r
| | └──数据全栈分析 .pdf 1.93M
: e! t/ f0 j2 K' }( C5 N, n( e| ├──视频 5 d: c! w% _8 h$ h6 W/ O1 A
| | ├──01-描述统计分析 .mp4 70.24M
, m5 T( N+ P1 l* L9 ]/ F& V* p| | ├──02-描述统计分析 .mp4 64.11M
; b* D; x! L# p3 O( `# T7 e' Q( Y| | ├──03-描述统计分析 .mp4 67.76M) ~( p# k" Y& y: r6 |. j0 _- w4 ^& B
| | ├──04-描述统计分析 .mp4 37.94M
% a; ?5 [2 k1 E$ y+ Q; H; }. W| | ├──Excel01-初阶 .mp4 223.56M
$ Z4 ^9 D8 c. t9 n/ C* y! C| | ├──Excel02-高阶 .mp4 69.47M
7 P; C; P, m, I4 M8 || | ├──Excel03-高阶 .mp4 199.34M- x) L% C( W% ^6 F6 L
| | └──Excel04-高阶 .mp4 4.38M
2 V2 s% r4 K1 [# c| └──数据 6 ^& n$ C5 K& e" q7 m4 T
| | ├──Excel函数使用 .xlsx 95.05kb+ {% K" C7 D$ ]6 k' g
| | ├──Excel基本使用 .xlsx 195.79kb) [/ {0 Y6 s: H& l0 o: [
| | ├──Excel数据透视表和可视化 .xlsx 68.29kb
+ j8 D0 _* q- b0 }2 [- h4 `- f| | └──导入文本数据 .txt 0.69kb6 w" k% N1 _ |7 k3 g# ]
├──数据扩展相关书籍（英文版）
2 q( Q9 Z7 u8 Q% A| ├──attention is all you need .pdf 2.10M' g8 e5 _; F; o y
| ├──Attentional Factorization Machines Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks .pdf 987.42kb
2 Z0 m* M4 O& u* Z( u N5 s| ├──Deep & Cross Network for Ad Click Predictions .pdf 231.94kb+ G V% D' x, `: G! m. Z- Z. V
| ├──Deep interest network .pdf 5.38M
" g O6 m E/ B A| ├──Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendation .pdf 959.12kb
2 f. m1 G& i6 ^( k| ├──deepfm .pdf 1.14M
4 o" m7 h" @% P: U6 P| ├──DRN A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation .pdf 2.30M, C L7 }$ }7 Y9 U. p4 F
| ├──Entire Space Multi-Task Model An E ective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate .pdf 707.32kb. x' N+ T8 y0 @5 a+ {6 e$ R2 R
| ├──facebook-GBDT-LR .pdf 773.88kb
P* Y% |/ {- l0 N3 M& i3 ^| ├──linucb .pdf 298.94kb3 b+ W8 h% F/ ~# j. x7 U g
| ├──MLR .pdf 2.05M7 }3 M' n0 z: I( J3 C2 O2 R
| ├──Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics .pdf 3.49M
- b6 o1 V8 n) F, T% Z8 I! H| ├──Product-based Neural Networks for User Response Prediction .pdf 470.29kb8 ?( |/ `' R. R5 M
| └──wide&deep .pdf 400.36kb4 U( g8 S* T0 a' O/ T6 N
├──算法高阶版（视频含代码） * `1 V; K+ x y+ W
| ├──笔记 , D' R, v ?( w! }) M- B
| | ├──transformer-02 .drawio 2.27M+ ?. R: l6 S# U H5 A- _
| | ├──transformer-笔记01 .drawio 2.21M
7 b8 [8 r9 |0 r7 G || | ├──word2-笔记01 .drawio 383.71kb1 j1 e* M' f3 u/ i
| | ├──word2-笔记02 .drawio 266.61kb, k: C# I w% v1 @
| | ├──基于模型召回-01 .drawio 305.00kb6 i E5 ~; I9 t; c
| | ├──基于模型召回-02 .drawio 370.66kb3 V* R+ j) p8 F; g( I
| | ├──双塔模型-01 .drawio 303.28kb
' [( Y' y' C5 o2 M6 u0 F+ p, @% W8 `| | ├──双塔模型-02 .drawio 469.03kb/ ?$ F4 d( x4 A- [
| | ├──特征工程-01 .drawio 10.26kb
4 A6 K. M" m+ z, A5 q* @ y. {| | ├──特征工程-02 .drawio 11.53kb
6 U) g9 V* P# Q% b% G; T+ w| | ├──协同过滤-01 .drawio 98.86kb
8 A8 u; ?. J$ {! N8 `| | ├──协同过滤-02 .drawio 8.72kb
/ z3 G0 f& s" K| | ├──召回-01 .drawio 137.89kb
% ]' p: A1 r) _# J& Z| | └──召回-02 .drawio 27.20kb
3 c6 r; c z$ Z, T' e6 j7 v: W( |' g| ├──代码 `8 ]! O* P$ b; C) K% Z" q
| | ├──all_path_for_recall
6 {6 p6 G- q6 d7 y; T& k* G+ R a| | └──基于lfm的推荐流程 .py 3.04kb
7 v& D" Y5 o) Z2 P$ n| ├──课件
' ?7 ^8 W+ Y# `" h' k4 G| | ├──01-推荐系统 .pdf 1.45M
9 v9 q4 O P5 Z3 }& Z# a| | ├──02-推荐系统架构 .pdf 815.19kb
6 x$ g; @2 r* Q| | └──03-推荐算法_协同过滤_kmenas聚类 .pdf 2.60M
( S# v/ E- `2 m$ ~4 x| └──视频
2 j4 u( Q( h' z, t* f" u- z| | ├──Word2vector01 .mp4 777.96M
$ L2 R0 E2 [( C3 k| | ├──Word2vector02 .mp4 718.11M
' R- E% s/ q+ Q0 k8 r2 c| | ├──Word2vector03代码分析 .mp4 1.11G
) q9 A @* q; f4 {& d" m| | ├──回顾+协同过滤理论 .mp4 840.92M
# ~& G2 T H$ J$ L% }| | ├──如何根据用户行为生成物品的item2vector .mp4 435.67M
) G+ F7 F9 f2 W| | ├──深度模型的dssm召回 .mp4 1.34G0 @8 w4 b/ E# O5 o, I/ p
| | ├──推荐系统架构 .mp4 1.71G
: Z. x2 d+ c6 I6 c2 Z5 C| | ├──推荐系统简介 .mp4 804.21M8 l1 q+ R# ?/ D. J i
| | ├──问题解答 .mp4 610.12M7 `9 w" G- _6 H5 n( _8 Y* k, L
| | └──协同过滤业界问题+代码 .mp4 1.06G/ L1 m. `: P) ?: w$ h# J
├──算法经典书籍（中文版）
8 `( ]' r) m% K3 |; y8 \& T$ q2 G| ├──MySQL_5.5中文参考手册 .pdf 13.63M! X1 r; r4 C# |- u5 ]1 m
| ├──NumPy学习指南（第2版） .pdf 5.82M* \7 {3 J, v j% _8 O+ i
| ├──Pandas官方文档中文版 .pdf 2.88M5 D5 z: u1 _; Z5 e
| ├──Python3.10官方文档中文版 .pdf 40.32M- x/ l4 Q. l1 _: C0 }/ {' X* m
| ├──Python进阶资料 .zip 224.70M# ]& \" V- K. `6 S* V
| ├──[图灵程序设计丛书].Spark高级数据分析.第2版 .pdf 8.76M
. R0 y4 v2 z2 q| ├──[图灵程序设计丛书].干净的数据：数据清洗入门与实践 .pdf 14.12M% }# G0 m# z/ ~4 M4 n* z+ H3 C- Z
| ├──[图灵程序设计丛书].数据分析实战 .pdf 16.60M
6 o: o5 c; I0 z- @2 J! z: q| ├──[图灵程序设计丛书].数据科学入门 .pdf 12.43M
+ ^5 A+ b# x' _% N9 x0 o| ├──[图灵程序设计丛书].数据科学实战 .pdf 64.59M9 `4 |$ l2 t2 ]" A- q! U' ]& Q+ v
| ├──[图灵程序设计丛书].鲜活的数据：数据可视化指南 .pdf 29.61M6 ^$ U: ^/ S P5 Y) K
| ├──机器人建模和控制 .pdf 104.41M5 d3 H/ ~1 D: y# l
| ├──算法新解-刘新宇 .pdf 5.90M
. I# Y; m4 K& ]% M' D. o( s2 F| ├──天猫推荐算法 .pdf 2.34M; S+ ?' d2 c7 P* X0 k
| ├──推荐系统实践 .pdf 13.27M
2 ]& l J% D* g6 || └──项亮-推荐系统实践 .pdf 13.27M; @8 R* `7 ^' s/ g' m: C& R
└──算法商业配套项目 : l3 q, K8 _. U0 c
| ├──项目案例01 .mp4 750.88M
5 _: I) _$ S- W$ C3 c| ├──项目案例02 .mp4 722.77M0 G; ?0 U& D" d4 F/ v
| ├──项目案例03 .mp4 612.99M
. p! M4 e$ o' D( n; ^, n1 R6 S* \( Q| └──项目案例04 .mp4 730.96M
: G1 a* L' G& `) i* C
$ e6 \6 y2 C% D2 I0 P$ J/ [% m; n- a2 M
" G9 U* Z! r' q
* b7 V8 n6 p/ ~ A* b. f4 w
& p- r, ^( V6 i/ F+ N) O
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见' C$ _1 U9 E1 S
/ y8 ?7 T: D: _6 K
0 `' ~% T2 @" Z, h) i5 m$ ]5 }$ d; r1 @" j' Y
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发表于 2022-12-13 07:45:01
