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5 i1 P/ S7 B" j- Y
课程目录：+ m3 E- [ q' L% X6 t r
├──大数据进阶版（视频）
! a& t" }6 ^) U5 k& P9 ]* K0 J| ├──课件
- V g0 I* j) _9 P! L5 k| | ├──01-hadoop+hdfs .pptx 1.54M9 U, E/ X* r' I9 u2 O
| | ├──02-hadpop+MapReduce .pptx 2.28M
, y2 T0 d: w- w% [ l| | ├──03-hadoop案例分析 .pptx 1.21M
3 p$ Z# }) ?: [) Y5 L/ {| | ├──04-yarn .pptx 3.37M! s% n0 H6 ~0 F+ t0 s8 o
| | ├──05-数据类型以及常用数据处理 .pptx 1.63M
' ?5 z- f1 Q( Q2 d$ O| | ├──06-hive大数据利器 .pptx 1.98M% [9 ~8 G( U, }% ?8 ?
| | └──07-hive优化 .pptx 1.56M
1 N4 D( k( U% S' U| └──视频 $ Y" J8 P! f# K! F9 }
| | ├──Auc的二种计算方式以及fm .mp4 1.18G/ j3 v. b2 o+ b& r" R+ m$ d
| | ├──Auc细讲 .mp4 950.24M: i, _5 W" }; ]
| | ├──Combiner .mp4 814.70M# v+ w1 p: o9 z C5 K( L4 e9 ~4 W2 D
| | ├──DNN+线性不可分+tf实现dnn .mp4 621.35M/ m \! S2 g7 Z/ |! ~
| | ├──Dssm源码分析 .mp4 1.59G6 S/ L# L5 g% U7 P F6 g$ m* B
| | ├──Embedding设计以及fm源码解析 .mp4 729.70M+ `. H! J7 U0 a5 N1 v0 V/ c! g0 j
| | ├──FM的优化逻辑 .mp4 692.51M+ \+ I$ a0 H0 @8 p- C% F% O# z' n
| | ├──Hadoop+hdfs .mp4 627.45M
! k4 [4 U1 d7 V m2 Y& O* \0 F| | ├──Hadoop+mapreduce .mp4 1.12G& x0 |% q2 s) q6 T7 L1 z1 ^
| | ├──Hadoop+mapreduce深度分析 .avi 781.93M3 ~+ a( N5 W9 T) m1 }7 _7 Y- J% K
| | ├──Hadoop实现k-means .mp4 2.21G7 I* l, M" B P. q$ T4 p: j7 O& i
| | ├──Hadoop完结 .mp4 842.63M0 Y1 e) y# ]( `8 Z$ ?+ T' @
| | ├──Hive函数 .mp4 702.75M
5 N( g j! c, l3 c, P. w, N| | ├──Hive开端 .mp4 793.37M- a( ?7 C! D; B% h! P4 O
| | ├──Item2vector .mp4 753.38M' L7 _' O# U6 M/ G; V7 _9 ^
| | ├──Kmeans聚类算法+聚类推荐 .mp4 942.12M* E0 p8 |5 E1 ^0 n( C
| | ├──LR处理离散特征onehot+onehotmap .mp4 919.05M7 X& _6 |& n# Q6 T. n1 \
| | ├──Tfidf+item2vector+hnsw实现极速召回 .mp4 1.46G
+ s1 v) b' d/ y2 k7 G& k| | ├──代码解析spark+python .mp4 1.49G# L7 q# n0 R7 R, I# S, u3 F! q3 t
| | ├──多路召回融合+权重动态分配 .mp4 866.17M
8 g. J, l- o2 r! x| | ├──分类问题+lr .mp4 923.28M# X5 h# [. C! x
| | ├──回顾+标准化_归一化 .mp4 933.82M
2 b) h5 Z; g; c( \, V# o| | ├──回顾+基于用户的协同过滤 .mp4 921.35M
+ {2 {5 A7 h9 ?7 \: e2 ^| | ├──基于模型的推荐系统复习+机器学初识 .mp4 891.71M9 n' A, V0 Y0 D' `" p+ j- Z
| | ├──基于物品的协同过滤+业界应用 .mp4 993.29M6 I) r/ D' U0 X2 [: B- X/ s9 _% B
| | ├──聚类算法详解 .mp4 1.32G
. l) `+ Z: o5 r' @| | ├──逻辑回归实现的两种方式tf+sklearn .mp4 961.16M
* [, P+ V' m: Y$ ]) r* S9 E| | ├──模型评价指标 .mp4 912.12M/ M) ~- p, C j6 Q: H, q
| | ├──算法前的数据格式说明 .mp4 784.53M" n n Q m5 q, r5 i
| | ├──引入用户物品偏执的lfm模型 .mp4 871.82M+ B' {9 ?- `. t; U+ x; Q0 ^, p
| | ├──用户物品矩阵分解原理 .mp4 995.42M
* Z, }+ a0 K( V" {| | └──知识回顾+基于物品的协同过滤 .mp4 1.17G
: n% o! I' t8 a1 y f├──大数据商业实战项目
# ?9 d6 x) n- Q1 Q$ B y| ├──01-车车智能营销分析sql项目 8 [( o# g A: T8 v$ J7 r' z& Q) L$ _
| | ├──代码 8 `; ]/ J5 b6 c7 V$ r! c% Y) {4 c2 M
| | ├──课件+笔记
: e6 ]7 B4 E: z c6 s }$ f4 j/ h| | ├──视频
* F8 F- ? ~ l ~| | └──数据 , X# v, u3 T/ c+ N8 i ^! q& u* \9 e
| └──02-双11电商网站用户行为分析项目
. }) z" A: k+ }: _2 k O| | ├──代码
2 |3 d, S# V( N" e& L| | ├──课件+笔记 ' x( e% B: j, y8 i& \
| | ├──视频 ( d% [. b; X# B: J' J0 w
| | └──数据
( ]6 y: i' h8 C& F; {2 r! n├──绘图相关工具
. G2 t% {9 v/ {* j; G; i6 n| └──draw.io-12.3.2-windows-no-installer .exe 58.07M/ ~+ c& l- F, ]* F
├──求职面试真题含答案
* z% K6 ~; D* d# ~, E6 X5 `| ├──大厂面试01 .pdf 530.48kb
+ G* Q. I7 s t9 r# u| ├──大厂面试02 .pdf 304.55kb* k8 d* |! _' C( R( x
| ├──大厂面试03 .pdf 1.70M
1 i& o& K6 F5 y! z% i7 x| ├──高频面试题 .pdf 2.65M
6 P8 N( A# p4 V* D| └──面试真题目录 .docx 3.56M f6 s) y% q" D
├──求职优质简历模版案例
/ P' r) k k$ t, T4 K4 C| ├──【Java高级研发工程师】(1) .pdf 162.63kb
n5 T8 B: V1 B) M* L) {; C| ├──【大数据_Hadoop开发工程师】 .pdf 137.78kb, d0 S# [4 i c) a
| ├──【大数据开发工程师A .pdf 97.99kb* e+ z7 N! \7 Z+ B6 ^
| ├──【大数据开发工程师】B .pdf 102.22kb
* s6 u ^( v+ i$ Z' q" p. l& b" x| ├──【大数据开发工程师】E .pdf 120.46kb; F7 U$ {- X. O- }' d4 O
| ├──【大数据平台工程师】D .pdf 246.03kb
0 c" A8 X6 @; a$ B/ m| ├──【大数据研发工程师】H .pdf 279.42kb% ]; S2 J& d# @5 U& Z5 S0 ]8 Q
| ├──【高级研发工程师】F .pdf 176.91kb7 I: L% P! _2 ?/ a9 t
| ├──大数据开发+数仓简历4 .docx 39.55kb2 G3 ?% d& C! G6 _
| ├──大数据开发+算法简历5 .docx 16.50kb
; T" h/ X, ]; F9 r| ├──大数据开发简历1 .pdf 69.91kb
3 B9 W9 V' J$ K| ├──大数据开发简历2 .pdf 161.54kb3 {: z+ G" d1 F) I) ^) n N6 K& q
| ├──大数据开发简历6 .doc 36.00kb
2 G+ k/ F& \3 p2 _| └──大数据实习简历 .pdf 100.03kb
* o$ u6 G$ o& I$ N( x5 h7 J2 r├──手把手教你-基础视频 5 o8 R9 v8 H ^5 N* |
| ├──python初步-代码
; E6 j( g4 u) S( U L! F* P: b| | └──python_test .tgz 1.54kb* K7 u: l- X- t3 ]# ]4 r1 m
| ├──【01】Linux安装 .mp4 59.70M
' y+ C2 p7 u! {6 v$ D# ]+ U| ├──【02】环境准备nat配置 .mp4 64.20M
( _' @$ ~% ?. B+ S5 e0 i7 I| ├──【03】Hadoop集群搭建-1 .mp4 100.79M
0 D' c# t1 m: k% w/ }9 R% ]0 a1 h| ├──【04】Hadoop集群搭建-2 .mp4 72.55M
% C+ l6 `8 h. S9 u, k) \| └──【05】Python初步 .mp4 120.27M2 N2 N- b3 A- A5 v- b0 Y" r
├──数据可视化（涵盖数据） 7 M. {& f4 y# l# h
| ├──课件 ( B7 ]- Y- w/ m2 I; Y
| | └──数据全栈分析 .pdf 1.93M' Y" l6 z" u- B
| ├──视频 " c4 u! w8 `) E5 Y% ]9 S) @
| | ├──01-描述统计分析 .mp4 70.24M0 U! G2 |2 W. ^$ Q
| | ├──02-描述统计分析 .mp4 64.11M
& J3 \ o# Y7 Y4 t. E, ~| | ├──03-描述统计分析 .mp4 67.76M& s* \; s% k+ k% ^4 V9 d% K- c8 d
| | ├──04-描述统计分析 .mp4 37.94M& p* y' k+ I% k) c: t/ S
| | ├──Excel01-初阶 .mp4 223.56M) i7 ^5 ?- k$ S. j- T8 b% L
| | ├──Excel02-高阶 .mp4 69.47M& n! V' b, J/ I6 D) R
| | ├──Excel03-高阶 .mp4 199.34M
4 Y+ I6 Z5 s6 R& L| | └──Excel04-高阶 .mp4 4.38M
+ O1 h) v3 J4 S; }( a2 Q# }| └──数据 ! \& K/ A0 B; F* [" V {" d3 W, }1 S
| | ├──Excel函数使用 .xlsx 95.05kb; l' {% d1 H9 L4 E* [3 t
| | ├──Excel基本使用 .xlsx 195.79kb
6 u/ [7 o( [/ I| | ├──Excel数据透视表和可视化 .xlsx 68.29kb3 [7 t: W6 g7 v1 {3 A
| | └──导入文本数据 .txt 0.69kb
" A% x! M5 F% c9 @' C3 K├──数据扩展相关书籍（英文版）
, n! q- C8 u( y" X. R' X( h| ├──attention is all you need .pdf 2.10M
# H9 D" g" Z; J/ L% ^| ├──Attentional Factorization Machines Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks .pdf 987.42kb- a1 n+ G8 @; u. r% |- z
| ├──Deep & Cross Network for Ad Click Predictions .pdf 231.94kb
) b2 h4 ]$ s! L3 F( E( || ├──Deep interest network .pdf 5.38M8 y; a) X$ p6 h9 N# N. L4 H5 V
| ├──Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendation .pdf 959.12kb- r5 p, h3 R6 Q& B/ g, t
| ├──deepfm .pdf 1.14M- {5 d4 j1 ^8 J E2 p' T
| ├──DRN A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation .pdf 2.30M
# I- I- `! r- o; n- c% e| ├──Entire Space Multi-Task Model An E ective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate .pdf 707.32kb
- Z* H, ~# x% B: W& y' Z# }| ├──facebook-GBDT-LR .pdf 773.88kb
' L5 t z5 a0 `: y R$ B9 p" e' o| ├──linucb .pdf 298.94kb
k& |8 h: V- }1 D| ├──MLR .pdf 2.05M! G i. T0 F& c. a$ l& ?; t1 p
| ├──Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics .pdf 3.49M" v7 R1 K: d) Z9 y- Y0 s
| ├──Product-based Neural Networks for User Response Prediction .pdf 470.29kb$ t' y8 q D; [" f' G- U5 W6 u& Z9 K
| └──wide&deep .pdf 400.36kb- d+ ?5 i, [( I; _% F! b
├──算法高阶版（视频含代码）
# z/ L) ]* g+ f2 ]1 m: ^ @# Y| ├──笔记
7 J4 J2 f i' ^" \7 V4 J| | ├──transformer-02 .drawio 2.27M8 x9 Z- ^ B6 N3 W3 `: X
| | ├──transformer-笔记01 .drawio 2.21M& i& r) Y4 u" ^ F( {9 z$ e& Q
| | ├──word2-笔记01 .drawio 383.71kb$ }0 E1 n6 l, [) X* }3 r3 h" o3 k5 @2 u
| | ├──word2-笔记02 .drawio 266.61kb
( n Y& ]* T4 T8 A( M! a( N" S| | ├──基于模型召回-01 .drawio 305.00kb R# m7 T9 A6 \* L4 r* m8 m2 Y9 L
| | ├──基于模型召回-02 .drawio 370.66kb
3 G. x( v7 x6 K' F| | ├──双塔模型-01 .drawio 303.28kb
7 {+ _) K* F5 D| | ├──双塔模型-02 .drawio 469.03kb
6 t! h8 n* Z" ~: @) H9 t) b: X| | ├──特征工程-01 .drawio 10.26kb
7 `# W! x; _9 v) c- V( O n) l- p| | ├──特征工程-02 .drawio 11.53kb1 X: |' M& ~- ~
| | ├──协同过滤-01 .drawio 98.86kb
/ c2 }- }( R& c| | ├──协同过滤-02 .drawio 8.72kb1 Y9 _/ L# Y# m$ L+ P3 r
| | ├──召回-01 .drawio 137.89kb+ j+ p( t; A8 Q7 F( ~4 F
| | └──召回-02 .drawio 27.20kb3 P8 n5 G r7 r3 _$ x
| ├──代码 % s! N- u* `: T( R) \) s
| | ├──all_path_for_recall 3 W7 I1 ^0 `9 J
| | └──基于lfm的推荐流程 .py 3.04kb
- T. D9 B w2 I; v' _' r| ├──课件 * l( k8 k" v6 F* L$ ]
| | ├──01-推荐系统 .pdf 1.45M* ~5 m9 p x+ s8 O: i) L
| | ├──02-推荐系统架构 .pdf 815.19kb$ W9 O' ~! F2 R" `. q1 A
| | └──03-推荐算法_协同过滤_kmenas聚类 .pdf 2.60M- d- x1 O2 \, j& Q% n8 o
| └──视频
) J8 b& x( ?% ^; ~8 @# L| | ├──Word2vector01 .mp4 777.96M- M4 Z) G; j) o: |6 ]6 W
| | ├──Word2vector02 .mp4 718.11M
' c" S# d; I, S; i' ]8 J2 e| | ├──Word2vector03代码分析 .mp4 1.11G
5 y( e+ ~: r) y1 e: v7 w c0 ~| | ├──回顾+协同过滤理论 .mp4 840.92M9 o1 Y0 X- I" U" y: k
| | ├──如何根据用户行为生成物品的item2vector .mp4 435.67M. n! T+ M& a9 t' z9 p$ o; v
| | ├──深度模型的dssm召回 .mp4 1.34G
7 _5 |) `" t; h- ?8 Y" l. J, N| | ├──推荐系统架构 .mp4 1.71G2 w1 G, _/ W# u m7 z& C
| | ├──推荐系统简介 .mp4 804.21M @8 w( ~: Q, T7 p
| | ├──问题解答 .mp4 610.12M
$ E) ~% m. x: ?4 `( Y0 P| | └──协同过滤业界问题+代码 .mp4 1.06G
% W5 @( A' R4 W2 h/ w├──算法经典书籍（中文版） . F" @# @, {9 u+ n
| ├──MySQL_5.5中文参考手册 .pdf 13.63M
& E& T3 \. f8 {& X. ^( K| ├──NumPy学习指南（第2版） .pdf 5.82M. I1 Y" [" A4 d& R0 B0 T
| ├──Pandas官方文档中文版 .pdf 2.88M
. l% j9 R2 G# ~| ├──Python3.10官方文档中文版 .pdf 40.32M
6 Q8 J1 O% \! F8 t, Q3 ~" D1 n1 K| ├──Python进阶资料 .zip 224.70M
% f ]9 p' i* h7 F$ U! B" o| ├──[图灵程序设计丛书].Spark高级数据分析.第2版 .pdf 8.76M
* K. K- e7 E/ O, c( b/ j4 a| ├──[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. A [3 Q+ l y6 B/ F
| ├──[图灵程序设计丛书].数据分析实战 .pdf 16.60M
! p; B y1 q+ d# z4 B3 l" e| ├──[图灵程序设计丛书].数据科学入门 .pdf 12.43M$ v/ v) l3 e6 `9 ` Y9 C
| ├──[图灵程序设计丛书].数据科学实战 .pdf 64.59M
* ?* F' t1 L9 G" M! {| ├──[图灵程序设计丛书].鲜活的数据：数据可视化指南 .pdf 29.61M. F4 Z! y4 J; ~+ U/ F4 H
| ├──机器人建模和控制 .pdf 104.41M
8 p0 j2 ?+ K9 Y' b| ├──算法新解-刘新宇 .pdf 5.90M! c b" G7 I# l* Y1 b) \8 p
| ├──天猫推荐算法 .pdf 2.34M
' f* n! Y/ P6 G| ├──推荐系统实践 .pdf 13.27M
O; J5 L) X; K: f7 {4 |! W| └──项亮-推荐系统实践 .pdf 13.27M
. f; G5 a5 R9 q( _; n7 x: ^6 }0 k. ~└──算法商业配套项目 0 B& Q9 z1 r$ ^
| ├──项目案例01 .mp4 750.88M4 L* q y4 H8 N0 X% ~3 w e
| ├──项目案例02 .mp4 722.77M; Y0 H }5 ^! @2 [; r
| ├──项目案例03 .mp4 612.99M9 `" W' @" E: R+ |
| └──项目案例04 .mp4 730.96M
5 b! t) X, [0 ]8 p! E% v
. B) w9 H' X, L1 f' y+ p1 h: Z/ `( d; C4 C% R
! [% q* g1 T: n' B3 L! m" v
: j6 n' T7 Z$ P* }9 o
6 l6 \$ G5 P7 U* l资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见5 d) T* e$ C( e& @+ C4 s7 C$ C
! H: l! w+ r0 z9 m: R( e
: P! w1 @, X% Q7 E8 ?. I# g- _2 e! O6 _2 O; y; [. x5 `% M
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发表于 2022-12-13 07:45:01
