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            1. 機器學習與推薦系統實戰

              視頻源碼課件筆記 學習人次 1w+

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              尚硅谷_機器學習與推薦系統實戰

              課程介紹

              伴隨著大數據時代的到來,作為發掘數據規律的重要手段,機器學習已經受到了越來越多的關注。而作為機器學習算法在大數據上的典型應用,推薦系統已成為各行業互聯網公司營銷體系中不可或缺的一部分,而且已經帶來了真實可見的收益。

              目前,推薦系統和機器學習已經成為各大公司的發力重點,眾多知名公司(如亞馬遜、netflix、facebook、阿里巴巴、京東、騰訊、新浪、頭條等)都在著眼于將蘊含在龐大數據中的寶藏發掘出來,懂機器學習算法的大數據工程師也成為了新時代的緊缺人才。

              尚硅谷精心打造出了機器學習與推薦系統課程,將機器學習理論與推薦系統項目實戰并重,對機器學習和推薦系統基礎知識做了系統的梳理和闡述,并通過電影推薦網站的具體項目進行了實戰演練,為有志于增加大數據項目經驗、擴展機器學習發展方向的工程師提供更好的學習平臺。

              本課程主要分為兩部分,機器學習和推薦系統基礎,與電影推薦系統項目實戰。
              第一部分主要是機器學習和推薦系統基礎理論的講解,涉及到各種重要概念和基礎算法,并對一些算法用Python做了實現;

              第二部分以電影網站作為業務應用場景,介紹推薦系統的開發實戰。其中包括了如統計推薦、基于LFM的離線推薦、基于模型的實時推薦、基于內容的推薦等多個模塊的代碼實現,并與各種工具進行整合互接,構成完整的項目應用。
              通過理論和實際的緊密結合,可以使學員對推薦系統這一大數據應用有充分的認識和理解,在項目實戰中對大數據的相關工具和知識做系統的回顧,并且可以掌握基本算法,入門機器學習這一領域,為未來發展提供更多的選擇,打開通向算法工程師的大門。

              誰適合學:
              1. 有一定的 Java、Scala 基礎,希望了解大數據應用方向的編程人員
              2. 有 Java、Scala 開發經驗,了解大數據相關知識,希望增加項目經驗的開發人員
              3. 有較好的數學基礎,希望學習機器學習和推薦系統相關算法的求職人員

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