大数据推荐系统训练营 从算法到大厂就业级别项目讲解 搭建高可用推荐系统架构设计

===============课程介绍===============
这个课程的 "全方位指导" 给了我在推荐算法领域深入学习和实践的机会。从推荐系统的基础知识到实际应用中的问题解决方法，课程内容涵盖了许多重要的主题。我尤其喜欢该课程提供的实践机会，这让我能够亲身体验推荐算法的开发和优化过程。
此外， "工程项目培训营" 的设计也非常实用。课程涵盖了各种流行的推荐算法，例如协同过滤、基于内容的过滤、深度学习和强化学习等，还包括了推荐系统的架构设计、部署和调优等方面的内容。这种综合性的培训，使我在推荐算法的不同领域中有了更加全面的认识和理解。
我强烈建议那些对推荐算法有兴趣的人参加。这门课程涵盖了从基础知识到实际应用的各个方面，帮助学员掌握推荐算法开发和优化的实际技能，对职业发展非常有帮助。
===============课程目录===============
(1)\基础视频；目录中文件数:74个
├─1.1课程简介.mp4
├─1.2推荐系统的演化过程.mp4
├─1.3推荐系统的技术演进.mp4
├─1.4推荐系统的核心产品问题.mp4
├─10.1推荐系统的挑战以及前沿发展.mp4
├─10.2推荐结果显示.mp4
├─10.3相关性和因果性.mp4
├─10.4信息茧房.mp4
├─10.5转化率偏置问题.mp4
├─10.6召回技术的局限性.mp4
├─10.7总结.mp4
├─2.10总结如何构建自己的知识脉络.mp4
├─2.1学习方法.mp4
├─2.2机器学习的学习问题.mp4
├─2.3假设集合.mp4
├─2.4VC维和Bias.mp4
├─2.5Bias.mp4
├─2.6交叉验证.mp4
├─2.7损失函数和正则化.mp4
├─2.8最优化方法.mp4
├─2.9贝叶斯决策理论.mp4
├─3.1基于User的协同过滤算法.mp4
├─3.2基于Item的协同过滤算法.mp4
├─3.3物品相似度的算法实现.mp4
├─3.4协同过滤算法的变种.mp4
├─3.5间隔时效性优化.mp4
├─3.6反馈时效性优化.mp4
├─3.7随机游走算法.mp4
├─3.8图模型embedding算法.mp4
├─4.10行为序列数据文档化和向量化.mp4
├─4.1推荐系统策略流程和核心问题.mp4
├─4.2词袋模型和向量空间模型.mp4
├─4.3词袋模型的拓展TF.mp4
├─4.4隐语义模型LSA.mp4
├─4.5概率隐语义模型pLSA.mp4
├─4.6生成式概率隐语义模型LDA.mp4
├─4.7LDA的应用实例.mp4
├─4.8神经网络模型.mp4
├─4.9行为数据文档化.mp4
├─5.1推荐系统中的用户画像.mp4
├─5.2用户画像的价值准则.mp4
├─5.3物品侧画像.mp4
├─5.4用户兴趣模型的简单方法.mp4
├─5.5用户兴趣模型的复杂方法.mp4
├─5.6用户兴趣扩展.mp4
├─5.7用户兴趣模型的架构设计.mp4
├─6.1问题分析与目标定义.mp4
├─6.2常用模型介绍.mp4
├─6.3模型效果评估.mp4
├─6.4常用模型介绍.mp4
├─6.5模型效果评估.mp4
├─6.6机器学习系统架构设计.mp4
├─7.1常用评测指标.mp4
├─7.2离线效果评测方法.mp4
├─7.3在线效果评测方法.mp4
├─7.4在线评测方法.mp4
├─7.5更好更快的在线系统.mp4
├─7.6交叉实验.mp4
├─7.7系统监控.mp4
├─8.1多臂老虎机和EE问题.mp4
├─8.2多臂老虎机问题.mp4
├─8.3e贪心算法.mp4
├─8.4UCB算法.mp4
├─8.5汤普森采样.mp4
├─8.6LinUCB.mp4
├─8.7机器学习中的EE关系.mp4
├─8.8推荐系统中的EE思考.mp4
├─9.1推荐系统架构设计.mp4
├─9.2系统边界和外部依赖.mp4
├─9.3离线层架构.mp4
├─9.4在线层架构.mp4
├─9.5系统架构演进原则.mp4
├─9.6从离线到在线.mp4
├─9.7基于DSL的系统架构设计.mp4
(2)\项目就业视频；目录中文件数:28个
├─第11、12课时： 京东购买预估第2种解决方案.mp4
├─第13、14课时： 京东购买预估第3种解决方案.mp4
├─第15课时： rossmann连锁商店销量预估解决方案.mp4
├─第16、17课时： 阿里口碑流量预测解决方案1.mp4
├─第18、19课时： 阿里口碑流量预测解决方案2.mp4
├─第1课时 L2阶段学习说明.mp4
├─第20、21课时： 阿里口碑流量预测top方案PPT一览.mp4
├─第22课时： 推荐系统方法讲解.mp4
├─第23课时： 音乐推荐系统数据解析.mp4
├─第24课时： 基于surprise的歌单推荐系统.mp4
├─第25课时： 用户行为序列建模的推荐系统.mp4
├─第26课时： 电影推荐系统的构建（上）.mp4
├─第27课时： 电影推荐系统的构建（下）.mp4
├─第28课时： 课程说明与wide_and_deep模型讲解.mp4
├─第29课时： wide_and_deep模型示例.mp4
├─第2课时 基本介绍.mp4
├─第30课时： 使用wide_and_deep模型的youtube推荐系统.mp4
├─第31课时： 抖音短视频理解与推荐案例背景.mp4
├─第32课时 xDeepFM模型讲解.mp4
├─第33、34课时： 抖音推荐案例讲解.mp4
├─第35课时： 推荐项目说明.mp4
├─第3课时 推荐系统基础.mp4
├─第4课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(一).mp4
├─第5课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(二).mp4
├─第6课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(三).mp4
├─第7课时 推荐系统实践书籍导读.mp4
├─第8课时： 项目介绍与说明.mp4
├─第9、10课时： 京东购买预估第1种解决方案.mp4