推荐算法系统数据仓库集市实战

推荐算法系统数据仓库集市实战
共4节 208人在学 课程详情
  • 推荐算法系统介绍
  • 推荐算法系统架构图深度解密
  • 推荐算法系统中各个子系统详细讲解
  • 推荐算法系统的数据仓库集市设计实战

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    课时介绍

    推荐算法系统是一个完整的系统工程,从工程上来讲是由多个子系统有机的组合,比如基于Hadoop数据仓库的推荐集市、ETL数据处理子系统、离线算法、准实时算法、多策略融合算法、缓存处理、搜索引擎部分、二次重排序算法、在线web引擎服务、AB测试效果评估、推荐位管理平台等。 这节课对推荐算法系统中各个子系统详细讲解。

    课程介绍

    推荐算法系统的数据仓库集市设计实践 :

    一、课程优势

    本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套书籍教材《分布式机器学习实战》人工智能科学与技术丛书

    新书配合此实战课程结合学习,一静一动,互补高效学习!

    本课程由互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课,覆盖技术面很广,课程内容来自陈敬雷老师在一线大型互联网公司的多年实战经验总结,技术最前沿的重量级干货分享!

    二、课程简介

           算法是推荐系统的核心,但没有数据也是巧妇难为无米之炊,再就是也得有好米才行,有了好米,但好米里有沙子,我们也得想办法清洗掉。这是打了个比方,意思是除了算法本身我们要搭建数据仓库,把握好数据质量,对数据进行清洗、转换。那么更好区分那个是原始数据,那个是清洗后的数据,我们最好做一个数据分层,方便我们快速的找到想要的数据。另外,有些高频的数据不需要每次都重复计算,只需要计算一次放在一个中间层里,供其它业务模块复用,这样节省时间,同时也减少的服务器资源的消耗。数据仓库分层设计还有其他很多好处,下面举一个实例看看如何分层,如何搭建推荐的数据仓库集市?听完此课即可揭秘!!!

    三、老师介绍

    陈敬雷  充电了么创始人,CEO兼CTO

    陈敬雷,北京充电了么科技有限公司创始人,CEO兼CTO
    ,十几年互联网从业经验,曾就职于用友、中软、凡客、乐蜂网(唯品会)、猎聘网、人民日报(灵思云途)、北京万朝科技,曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务,对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验,在技术领域,尤其在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验,其中在猎聘网任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖,推荐效果得到5倍的提升。

    陈敬雷著有清华大学出版社两本人工智能书籍,分别是《分布式机器学习实战(人工智能科学与技术丛书)》已出版、《自然语言处理原理与实战(人工智能科学与技术丛书)》。

    目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业,研发了充电了么app和网站,用深度学习算法、nlp、推荐引擎等技术来高效提升在线学习效率。

     

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