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     班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
         每期人數(shù)限3到5人。
     上課時間和地點
  上課地點：【上?！浚和瑵髮W(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】：北京中山學(xué)院/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協(xié)同大廈
最近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2020年3月16日
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     質(zhì)量保障
 

        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。
 
課程大綱
   
 



01-推薦系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)的關(guān)系
101-大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例
102-大數(shù)據(jù)技術(shù)框架
103-推薦系統(tǒng)的技術(shù)棧
104-課程的基礎(chǔ)要求和安排


02-認(rèn)識推薦系統(tǒng)
201-什么是推薦系統(tǒng)
202-推薦系統(tǒng)的應(yīng)用案例
203-推薦系統(tǒng)的評測方法
204-推薦系統(tǒng)的評測指標(biāo)


03-推薦系統(tǒng)設(shè)計
301-推薦系統(tǒng)的設(shè)計
302-用戶界面的重要性


04-大數(shù)據(jù)lambda架構(gòu)
401-什么是lambda架構(gòu)
402-Lambda架構(gòu)之批處理層
403-Lambda架構(gòu)之實時處理層
404-Lambda架構(gòu)之服務(wù)層
405-大數(shù)據(jù)平臺快速部署-實踐
406-配置Mysql和Redis-實踐
407-安裝Kafka-實踐
408-安裝測試Spark-實踐


05-用戶畫像系統(tǒng)
501-什么是用戶畫像
502-用戶畫像的數(shù)學(xué)描述
503-用戶畫像系統(tǒng)流程
504-用戶畫像系統(tǒng)架構(gòu)
505-用戶標(biāo)簽使用案例
506-算法和模型的評價
507-SparkML代碼實現(xiàn)
508-代碼實例1之模型訓(xùn)練及參數(shù)設(shè)置-實踐
509-代碼實例1之參數(shù)設(shè)置及模型測試-實踐
510-代碼實例2之使用管道
511-代碼實例2之使用管道-實踐
512-代碼實例3之模型調(diào)優(yōu)
513-代碼示例3之模型調(diào)優(yōu)-實踐
514-代碼示例4之模型調(diào)優(yōu)-實踐
515-用戶畫像系統(tǒng)應(yīng)用


06-推薦算法
601-推薦模型構(gòu)建流程
602-推薦算法概述
603_基于協(xié)同過濾的推薦算法
604_相似度的計算
605_基于模型的方法
606_協(xié)同過濾的實現(xiàn)
607-推薦系統(tǒng)冷啟動問題
608-推薦案例實踐準(zhǔn)備
609-推薦案例IDE環(huán)境配置-實踐


07-Mahout推薦算法實戰(zhàn)
701-Mahout概述
702_Mahout推薦系統(tǒng)組件
703-Mahout推薦系統(tǒng)評估
704-Mahout開發(fā)環(huán)境部署-實踐
705-Mahout推薦實例1之偏好數(shù)組-實踐
706-Mahout推薦實例2之?dāng)?shù)據(jù)模型-實踐
707-Mahout推薦實例3之構(gòu)建模型-實踐
708-Mahout推薦實例4之模型評估1-實踐
709-Mahout推薦實例5之模型評估2-實踐
710-Mahout推薦實例6之電影推薦1-實踐
711-Mahout推薦實例6之電影推薦2-實踐
712-Mahout推薦實例6之電影推薦3-實踐
713-Mahout推薦實例7之圖書推薦1-實踐
714-Mahout推薦實例7之圖書推薦2-實踐
715-Mahout推薦實例7之圖書推薦3-實踐
716-Mahout推薦實戰(zhàn)-實踐


08-Spark推薦算法實戰(zhàn)
801-Mahout推薦實戰(zhàn)補充-實踐
802-Spark MLlib概述
803-MLlib推薦算法介紹
804-MLlib推薦算法實戰(zhàn)
805-MLlib推薦實例之定義解析函數(shù)-實踐
806_MLlib推薦實例之探索DataFrame-實踐
807-MLlib推薦實例之ALS模型推薦-實踐
808-MLlib推薦實例之模型評估-實踐
809-推薦實戰(zhàn)之開發(fā)環(huán)境準(zhǔn)備-實踐
810-推薦實戰(zhàn)之實現(xiàn)用戶評分函數(shù)-實踐
811-推薦實戰(zhàn)之實現(xiàn)計算RMSE函數(shù)-實踐
812-推薦實戰(zhàn)之參數(shù)設(shè)置及數(shù)據(jù)加載-實踐
813-推薦實戰(zhàn)之用戶調(diào)查及數(shù)據(jù)拆分-實踐
814-推薦實戰(zhàn)之模型訓(xùn)練及評估-實踐
815-推薦實戰(zhàn)之個性化推薦-實踐
816-推薦實戰(zhàn)之測試部署-實踐


09-推薦系統(tǒng)與Lambda架構(gòu)
901-推薦系統(tǒng)與Lambda架構(gòu)
902_推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)收集背景
903-FlumeNG數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)
904-Web日志數(shù)據(jù)采集Flume部署配置-實踐
905-Web日志數(shù)據(jù)采集Flume運行測試-實踐
906_Sqoop數(shù)據(jù)收集工具
907-Sqoop收集賬戶數(shù)據(jù)-實踐
908-HDFS數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)
909-上傳知識庫文檔到HDFS
910-HBase數(shù)據(jù)庫存儲系統(tǒng)
911-加載并訪問Hbase的評分?jǐn)?shù)據(jù)-實踐
912-推薦系統(tǒng)綜合實戰(zhàn)
913-推薦系統(tǒng)離線層實現(xiàn)-實踐
914-推薦系統(tǒng)服務(wù)層實現(xiàn)-實踐
915-推薦系統(tǒng)實時層實現(xiàn)-實踐
 

??????? Troubleshooting Java Applications
? ? ? ? ? ? ? ? Classpath Errors
? ? ? ? ? ? ? ? Class Loaders
? ? ? ? ? ? ? ? Common Java Errors
??????? Troubleshooting Servers
? ? ? ? ? ? ? ? Native Libraries
? ? ? ? ? ? ? ? Threading Architecture
? ? ? ? ? ? ? ? Work Managers
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??????? Troubleshooting JDBC
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? ? ? ? ? ? ? ? Database Availability
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? ? ? ? ? ? ? ? MBean Hierarchy
? ? ? ? ? ? ? ? Message Logging
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? ? ? ? ? ? ? ? Security Audit
? ? ? ? ? ? ? ? Common LDAP Problems
??????? Troubleshooting Node Manager
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??????? Troubleshooting Clusters
? ? ? ? ? ? ? ? Plug-in Configuration
? ? ? ? ? ? ? ? OHS Overview
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