BAT大牛亲授-个性化推荐算法实战-慕课网

BAT大牛亲授个性化推荐算法实战

当今互联网行业，无论在信息流，电商，o2o等产品中，个性化推荐算法都在其中扮演着极其重要的角色。推荐算法工程师也成为各个大厂炙手可热的岗位，社招起步薪资20k+！本课程，讲师从算法原理到代码实战，细致的讲解个性化推荐算法如何在开发中落地，让你可以建立起自己的推荐算法体系。该课程不仅能让你有归纳抽象总揽全局，设计项目算法架构的视野，同时也可以让你掌握算法公式，模型参数迭代等技术的微小细节。

结合多年实战经验，专为推荐算法工程师量身打造

无论在信息流，电商还是o2o领域，推荐算法工程师都是极其重要的角色

从数学原理到代码实战,每一个算法细节给你讲解到位

每一个算法都借助实例讲解+详细数学推导，让你真正明白算法的原理

个性化召回算法体系

cf lfm graph based content-based item2vec

多种个性化召回算法 —— 从背景知识，物理意义，数学原理，代码实战等方面详细解析。

个性化排序算法体系

lr gbdt dnn

多种learn to rank算法 —— 从模型网络结构，数学原理，代码实战，效果调优等多方面详细介绍。

进阶推荐算法工程师，拥抱更好的未来

掌握课程所授实现千人千面的智能推荐算法让你和你的项目一起增值

得到一套完整的专业的个性化推荐算法体系
收获对于工业界个性化推荐算法体系的总架构视野。以及各种经典有效算法，模型的技术细节。
结合产品特点实现项目落地，完善自己工作中产品的个性化推荐算法体系。
完善推荐算法思维体系挑战高薪职位

使用Python生态开发，快速融入大厂机器学习开发环境

科学计算模块

                            Numpy

                            Pandas
                        
机器学习库

                            Sklearn
 
                            Xgboost 
                        
稀疏矩阵模块

                            Scipy.sparse 
                        
深度学习模块

                            Tensorflow

学员专享增值服务

问答专区

关于课程的问题都可在问答区随时提问，讲师会进行集中答疑

源码开放

课程案例代码完全开放给你，你可以根据所学知识，自行修改、优化

适合人群

在校研究个性化推荐算法方向的学生
在校对个性化推荐算法感兴趣且有一定数学基础的同学
工作中从事个性化推荐工作的同学
工作中对个性化推荐算法感兴趣想要了解的同学

技术储备要求

熟悉数据结构：包括不限于数组，哈希，树，二分图
熟悉常用数学知识：包括不限于导数，链导法则，矩阵，稀疏矩阵
熟悉常用python语法。

环境参数

语言 Python
科学计算模块 Numpy 1.15.2
科学计算模块 Pandas 0.23.4
稀疏矩阵模块 Scipy.sparse 1.1.0（最新）
机器学习库 Sklearn 0.20.0 （最新）
机器学习库 Xgboost 0.80（最新）
深度学习模块 Tensorflow 1.11.0（最新）
IDE Pycharm

万事俱备只等你来

Super波神

好评

正在准备找推荐算法方面的工作，老师讲的干货满满，对我起到了很大的帮助，希望老师今后能出更多进阶课程

lucassis

好评

作为linuxC开发，想转人工智能的我来说，这是很不错的一门课程。一直对数据分析比较感兴趣，学了这门课对目前的主流推荐算法有较为详细的了解，希望老师能出更多类似的课程，支持！

_天道酬勤_

好评

课程没有废话，条理清晰，很受用，加上老师指点比我啃书效率高多了。这种视频相关资料市面上太少了，真是及时给力，另外要夸一下老师，提问的问题老师都认真回答，点赞！希望慕课网能多找这样有实力又负责任的老师出课程。我会支持的！

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BAT大牛亲授个性化推荐算法实战

结合多年项目实战经验，让你掌握一套完整的，能落地的个性化推荐算法体系！

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