课程介绍

• 

  钱兴会

  CEO/董事长/总经理

  思享会，楚门智能创始人。澳大利亚昆士兰理工数据科学硕士，前阿里巴巴、联想资深数据产品工程师，架构师，数据产品专家。分析研究客户群总数超过1亿+，擅长互联网、金融领域数据模型设计，涉及用户行为分析，用户画像，风控，精准营销等多方面具体的业务实施与落地。目前创业中，公司专注于为金融行业提供数据与人工智能产品的服务。

• 主题说明

  如果说云计算还有些忽悠概念之嫌，而以Spark为基础的大数据则显得更为脚踏实地一些。在互联网思维、互联网经济、移动互联、电子商务等新兴产业纷纷走上历史舞台的大背景下，越来越多的数据使得单纯扩展服务器硬盘容量、提升磁盘阵列性能等传统的存储数据的方式越来越不适应企业的实际需求，以Spark架构为代表的分布式计算平台也必然成为时代的新宠，大数据时代来临了，大数据分析行业也应运而生
  
  从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都

• 适合对象

  1. 希望了解大数据挖掘与分析的人员 2. 希望了解数据挖掘技术与数据分析技术的人员 3. 希望掌握Spark算法的工程师 4. 正在工作中面临Spark挖掘问题的架构师，分析师等

• 学习要点

  Part3:Spark Mllib推荐系统实践

  1、推荐系统原理与架构解析

  1.1 优酷推荐系统实践

  1.2 爱奇艺推荐系统架构

  2、推荐系统评价方法

  3、推荐系统核心算法介绍

  3.1 基于用户的推荐算法

  3.2 基于物品的推荐算法

  3.3 基于内容的推荐算法

  3.4 ALS算法介绍

  3.5 案例分析：快手短视频推荐算法实现

  3.6 案例分析：阿里巴巴推荐系统实现

  4. Spark 推荐系统实现

  4.1 Spark 推荐系统类库介绍

  4.2 Spark 推荐系统算法实现

  4.2.1 协同过滤

  4.2.1 用户相似度算法

  4.2.3 物品相似度算法

  5.课程小结

   

• 课时安排

  熟悉大数据挖掘与机器学习基本流程

  掌握Spark 基础与核心概念

  了解推荐系统原理

  了解Spark MLlib类库

  掌握Spark 推荐系统实现原理与方法

  掌握使用Spark Mllib进行大数据挖掘算法开发