大数据架构师系列教程之5天Python+项目实战教程

大数据架构师系列教程之5天Python+项目实战教程
共63节 417人在学 课程详情
  • Python+项目实战教程第一天

    • 02.体验python-windows下安装使用
    • 03.idea下安装python插件执行程序
    • 04.python基本语法
    • 05.python数据类型-表达式
    • 06.运算符
    • 07.循环-for-while
    • 08.GUI程序
    • 09.python IO
    • 10.OOP编程-继承-覆盖-构造-私有成员
    • 11.Socket tcp协议
    • 12.udp协议 socket编程
    • 13.多线程
    • 14.函数
    • 15.模块-包
    • 16.mysql操纵
    • 17.python正则-爬虫
    • 18.pyspark执行
    • 01.python介绍
  • Python+项目实战教程第二天

    • 02.推荐系统概念-rmse-mae
    • 03.推荐系统概念-术语算法实现
    • 04.推荐系统概念-覆盖率
    • 05.商品流行度-相对流行度-信息熵
    • 06.商品流行度-商品基尼系数
    • 07.商品流行度-推荐列表多样性-整体多样性
    • 08.相似度算法-jaacard和余弦相似度
    • 09.用户相似度计算-userCF
    • 10.所有用户相似度计算
    • 11.userCF推荐算法测试
    • 12.johnbreese相似度算法-流行度做惩罚
    • 01.pyspark-hive-udf问题(有问题)
  • Python+项目实战教程第三天

    • 01.itemCF
    • 02.基于商品协同过滤算法计算指定用户和商品之间的偏好值
    • 03.计算准确率-召回率-覆盖率-多样性
    • 04.哈利波特问题-冷启动
    • 05.spark scala隐语义模型
    • 06.spark矩阵分解实现推荐
    • 07.推荐系统总结
    • 08.redis+java实时推荐
  • Python+项目实战教程第四天

    • 01.实时推荐改造
    • 02.redis推荐3
    • 03.redis推荐4
    • 04.umeng统计-环境处理
    • 05.umeng cube统计查询
    • 06.umeng cube统计查询+groupby实现通信日新
    • 07.umeng cube周活-日活-月活
    • 08.umeng cube月活率
    • 09.umeng cube沉默用户
    • 10.umeng 开窗函数周回流用户
    • 11.umeng 开窗函数周连续n周活跃
    • 12.umeng 开窗函数近期流失用户
    • 13.umeng留存用户
  • Python+项目实战教程第五天

    • 01.留存率实现
    • 02.新鲜度
    • 03.kafka消费者-消费原生主题消息转发到相应分主题
    • 04.spark streaming实时计算
    • 05.spark streaming双聚合启动日志的访问时间入redis
    • 06.hive从redis抽取设备模型数
    • 07.hive从redis udtf函数
    • 08.hive自定义fetchusers函数注册与使用
    • 09.电商行业术语
    • 10.网站分析术语
    • 11.知识点回顾
    • 12.简历指导

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    课时介绍

    01.python介绍

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