推荐系统从入门到 Spark 案例实践
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课程介绍

随着移动互联网的高速发展,互联网所承载的信息呈爆炸式增长,而我们所能接触的信息量也急速增长,并且随着移动互联网的进一步发展,用户时间高度碎片化,如何在最短的时间内,快速抓住用户焦点、提升产品粘性、提升用户体验成了重中之重。

而设计合理的推荐系统恰巧能很好的解决当前的难题,进行用户个性化的捕获、提升信息触达的精度、缩短用户与所需信息之间的路径、提升用户的体验。

所以,推荐系统已经成为了在线视频、电商、在线音乐、内容资讯等各个领域的标配,无论是技术人员还是产品经理,掌握以及了解推荐系统的知识体系已经成为了一个迫切的需求。

本课程的核心思路在于如何从零构建一个完整的推荐系统,并且将会以容易理解的陈述方式,来讲解推荐系统的需求背景、涉及到的一些基础知识、常用的算法策略、工程架构、涉及到的产品思维以及评估体系等。整个课程内容都在围绕如何构建以及认识推荐系统这么一个常见的产品形态为准,期间还会结合 Spark 工程案例进行深入讲解,理论与实践结合,帮助大家快速提升。

作者介绍

黄崇远,毕业于哈工大,6 年多大数据以及互联网从业经验。目前为 SEE 小电铺大数据主管,负责公司整个数据团队建设以及数据服务体系搭建。大数据原创公号『数据虫巢』(ID:blogchong),在大数据架构、大数据应用挖掘、数据产品化以及大数据团队建设等方面有一定的积累。

导读:推荐系统正成为所有领域的一种标配
第01课:推荐算法不等于推荐系统
第02课:推荐冷启动 & 马太效应 & 评估机制
第03课:基于内容的推荐(原理)
第04课:基于内容的推荐(工程示例)
第05课:融合了用户兴趣的推荐才更具个性(原理)
第06课:融合了用户兴趣的推荐才更具个性(工程示例)
第07课:协同推荐(原理)
第08课:协同推荐(工程示例)
第09课:灵活多变的推荐算法设计
第10课:推荐系统的架构设计(上)
第11课:推荐系统的架构设计(下)
第12课:实验平台搭建 & 产品设计思维

适宜人群

  • 对推荐系统感兴趣的开发者、数据工程师、产品经理
  • 对数据价值变现以及挖掘工程感兴趣的人
  • C 端产品的运营人员以及其他业务人员

达人课购买须知

  1. 本课程为图文内容课程,共计 13 篇。
  2. 全部文章预计于 2018 年 8 月 18 日更新完毕(8.12 日更完)。
  3. 付费用户可享受文章永久阅读权限。
  4. 付费用户可获取读者圈 PASS 权限,与讲师进一步互动。
  5. 本课程为虚拟产品,一经付费概不退款,敬请谅解。

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