推荐系统ETL数据分析处理

推荐系统ETL数据分析处理
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  • 大数据推荐算法系统架构设计
  • 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ETL数据处理实战

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    课时介绍

    大数据和算法类的系统和传统的业务系统有所不同,一个是多了离线计算框架部分,比如Hadoop集群上的数据处理部分、机器学习和深度学习的模型训练部分等,另一个区别就是大数据和算法类系统追求的是数据驱动、效果驱动。 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。本系列课就给大家详解讲解。

    课程介绍

    推荐算法系统ETL数据处理实战 :

    一、课程优势

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

    新书教材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,技术前沿热门,是真正的互联网工业级实战项目。

    二、课程简介

           搭建完数据仓库和平台之后,我们日常很多工作会做数据处理,也就是ETL,ETL分全量和增量两种处理方式,在推荐系统占用的工作量是比较大的,做一个算法系统,ETL数据处理的也是必须的。 下面来讲讲推荐的ETL数据处理是如何做的?我让我们体验下真实的用户实战场景!

    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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