 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點 |
上部份地點：【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領館區1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設備 |
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書，提升職業資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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- 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。
- 第1節 推薦系統概述
第2節 最流行的推薦系統：itemCF和userCF
第3節 大數據環境下的itemCF實現
第4節 基于頻繁模式的推薦系統，套餐設計
第5節 文本挖掘與標簽系統
第6節 基于內容的推薦系統
第7節 社交網絡好友推薦，圖算法，在圖數據庫Neo4j上的實現
第8節 用Cypher語言實現好友推薦
第9節 實時推薦系統
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