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    【快班】推薦系統
    此課程所屬 【大數據攻城獅專業】, 【數據分析師專業方向】, 【人工智能職業方向】, 【數據分析師專業方向】專業,報名專業套餐,可享受0元學習特惠!點擊了解詳情
    隨報隨學 共9課 ★★★
    開課時間 課程周期 難易度
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    數據庫 模型 算法 大數據 推薦系統
    課程介紹
    推薦系統是當今應用最廣和最成功的機器學習系統。最早的推薦系統誕生于亞馬遜,廣受消費者好評。之后逐漸被各路電商企業仿效學習,現在已經成為電商標配。推薦系統在社交網站里也應用廣泛,相信大家對某些社交工具的好友推薦的精準度感覺到由衷的贊嘆。推薦系統可以提高用戶體驗,給用戶“機器系統居然能知道我個人喜好”的震撼感覺,同時也通過向用戶提供更豐富更合適的商品來贏取訂單和更多的銷售額,充分體現“數據是企業核心價值”的時代潮流。各種推薦系統設計和改進,是電商企業和社交網站的當務之急,這里也產生了大量的人才需求。

    推薦系統在院校幾乎很少能成為一個單獨的專業,大部分人都是半路出家。構建者可能有數據分析師,更多的是IT人,受命建設一個全新的系統,面對全新的陌生的領域,很多人會感到自己知識貧乏,無從下手。對于構建一個推薦系統,這里面既有算法設計的問題,也有大數據計算和實時性要求的問題,如果不具備全面的知識,恐怕難以設計出一個完美的系統。在煉數成金已經開課的Hadoop案例,Mahout,機器學習,NoSQL等課程里,曾經零散地涉及與推薦系統設計實現有關的知識點,吸引了不少學員的興趣,我們也經常收到學員關于推薦系統方面的咨詢問題。由此萌生了將這些分布在各個課程里的內容聚合成體系化的專門課程,并將意猶未盡的知識點充分講述的想法,于是就有了這門課。
    課程大綱
    第1課 推薦系統概述
    第2課 最流行的推薦系統:itemCF和userCF
    第3課 大數據環境下的itemCF實現
    第4課 基于頻繁模式的推薦系統,套餐設計
    第5課 文本挖掘與標簽系統
    第6課 基于內容的推薦系統
    第7課 社交網絡好友推薦,圖算法,在圖數據庫Neo4j上的實現
    第8課 用Cypher語言實現好友推薦
    第9課 實時推薦系統
    授課講師
    tigerfish,ITPUB創始人,煉數成金創始人。中山大學海量數據與云計算研究中心主任。數據庫專家,數據分析專家,有豐富的IT領域、數學領域的知識經驗。曾經講授煉數成金上《數據分析、展現與R語言》、《數據分析與SAS》、《Hadoop數據分析平臺》等多門受歡迎課程。他將帶領他的數據分析團隊完成整個授課工作。
    課程環境
    不限,這是算法為主的課程
    授課對象
    本門課是綜合算法與IT技術,面向應用領域的課程節點。適合對推薦系統有興趣的朋友,最好能有一定的算法知識(或者具備能理解算法的數學素養),以及處理大數據的經驗(例如hadoop或nosql,因為需要用到這些平臺去完成計算)。
    收獲預期
    對于數據分析基礎的朋友,可以提高其處理大數據的能力。對于IT基礎的朋友,可以通過課程了解機器學習算法的原理與應用,進軍大數據分析領域
    課程試聽
    課程學費
    學費:400元(固定學費:300元 + 逆向學費:100元)
    新穎的課程收費形式:“逆向收費”約等于免費學習,課程收取300元固定收費 + 100元逆向學費,學習圓滿則全額獎勵返還給學員!
    特別說明如下
    本門課程本來打算完全免費,某位大神曾經說過“成功就是正確的方向再加上適度的壓力”。考慮到講師本身要付出巨大的勞動,為了防止一些朋友在學習途中半途而廢,浪費了講師的付出,為此我們計劃模仿某些健身課程,使用“逆向收費”的方法。 在 報名時每位報名者收取400元,其中300元為固定 收費,另外100元是暫存學費,即如果學員能完成全部課程要求,包括完成全部的書面作業,則100元全款退回。如果學員未能堅持到完全所有的學習計劃任務,則會被扣款。期望這種方式可以轉化為大家強烈的學習愿望和驅動力!
    課程授課方式

    1、 學習方式:老師發布教學資料、教材,幻燈片和視頻,學員通過網絡下載學習。同時通過論壇互動中老師對學員進行指導及學員之間相互交流。

    2、 學習作業:每課均有布置課后作業,學員完成書面作業后則可進入下一課學習。

    3、 老師輔導:通過論壇站內信及郵件等多種方式與老師進行一對一互動。

    4、 完成課程:最后一課作業交納后,老師完成作業批改,即可完成課程并取回相應剩余的逆向學費。

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    授課老師

    黃志洪黃志洪
    tigerfish,ITPUB創始人,煉數成金創始人。中山大學海量數據與云計算研究中心主任。數據庫專家,數據分析專家,有豐富的IT領域、數學領域的知識經驗。曾經講授煉數成金上《機器學習》、《數據分析、展現與R語言》、《數據分析與SAS》、《Hadoop數據分析平臺》等多門受歡迎課程。他將帶領他的數據分析團隊完成整個授課工作。

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