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。
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机器学习工程师
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。
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。
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
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
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
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
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
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。
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