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大數據實戰派 都愛大講臺

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Flink推薦算法與項目實戰

Flink推薦算法與項目實戰

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本課程基于Flink+Flink SQL+Alink等核心技術,完整實現云音樂推薦系統,也是目前全網唯一份通過Flink技術實現的推薦系統課程。通過本課程的學習,既可以提升Flink技術實踐能力,也能獲得Flink項目經驗,還能掌握推薦系統完整實現過程經驗。

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課程介紹

本課程基于Flink+Flink SQL+Alink等核心技術,完整實現云音樂推薦系統,也是目前全網唯一份通過Flink技術實現的推薦系統課程。通過本課程的學習,既可以提升Flink技術實踐能力,也能獲得Flink項目經驗,還能掌握推薦系統完整實現過程經驗。


講師介紹

  • Felix

    大講臺大數據特聘講師?|???豬八戒數據總監

    10年一線開發及項目管理經驗,6年以上大數據項目架構、實施、開發與運維經驗,骨灰級大數據玩家,對Hadoop、Storm、Spark、Flink、Kylin、Druid等大數據技術有較深研究。搭建、維護過上百節點集群,處理過PB級數據。 因技術出色,多次在知名企業內部進行大數據技能培訓,對一線企業大數據方面的技能需求非常了解。 熱愛分享,喜歡結合切身經歷的大型項目經驗來授課,用血淋淋的一線案例、真刀真槍的現場演示、實時的回饋指導贏得了很多學員的仰慕和好評。

課程大綱

第1章:機器學習與推薦系統
機器學習與推薦系統 1推薦系統解決了什么問題
2推薦系統主流程
3召回路徑
4推薦系統典型架構
5推薦系統分類
6推薦算法設計案例
7推薦系統測評
第2章:機器學習之數學基礎
機器學習的數學基礎 1數學基礎之矩陣
2數學基礎之微積分
3數學基礎之概率論
第3章:機器學習基礎
機器學習基礎 1人工智能vs機器學習vs深度學習
2數據挖掘與機器學習&技術交叉點
3機器學習基本概念介紹
4基于規則學些VS基于模型學習
第4章:Flink推薦系統之環境搭建
推薦系統環境搭建 1項目整體流程及架構
2項目中實現的模塊
3技術版本說明
4項目核心模塊
5推薦系統開發環境搭建
6推薦系統運行環境搭建
7推薦系統架構設計
第5章:Flink推薦系統之預處理模塊
推薦系統預處理模塊 1ALS和LR算法輸入格式
2推薦系統整體代碼骨架
3ALS召回預處理
4LR模型訓練預處理
第6章:Flink推薦系統之召回模塊
推薦系統之召回模塊 1項目中使用的召回方式&協同過濾原理
2ALS算法基本原理
3ALS召回
4全局熱門召回
5分群熱門召回
6召回集合并
第7章:Flink推薦系統之排序模塊
推薦系統之排序模塊 1排序算法
2邏輯回歸算法
3邏輯回歸模型訓練
4邏輯回歸排序
第8章:Flink推薦系統之調整邏輯實現
推薦系統之調整邏輯實現 1冷啟動問題處理
2剔除已經購買記錄數據
3敏感數據品類數據處理
4推薦數據量過少時的數據補充
第9章:Flink推薦系統之結果處理模塊
推薦系統之結果處理模塊 1推薦結果寫入MySQL
2推薦結果寫入TiDB
3推薦結果寫入redis緩存
第10章:Flink推薦系統之調優模塊
推薦系統之調優模塊 1推薦模型優化
2推薦模型更新
3推薦系統評價

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  • 本課程為大數據金融信貸項目實戰課,著重講解企業中常用的大數據技術理論與實戰,如Hadoop、Hive、HBase、Sqoop、Flume、Kafka、Spark Streaming、Spark SQL、Spark Structured Streaming等。課程包含離線項目和實時項目,從項目業務需求、技術選型、架構設計、集群安裝部署、集成開發以及項目可視化進行多方位實戰講解。

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    提升快:滴滴出行一線架構師傳授實戰經驗,30小時多方位講解數據倉庫構建相關理論及實戰內容
    技術全:綜合運用Hive/Flume/Kafka/Azkaban/Oozie/SparkSQL等技術;

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  • 本課程基于某電商公司運營實時分析系統(2B),對Flink進行系統講解。通過本課程的學習,既能獲得Flink企業級真實項目經驗,也能深入掌握Flink的核心理論知識,還能獲得Flink在生產環境中安裝、部署、監控的寶貴經驗,從而深入掌握Flink技術。

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他們在學

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