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最近很多粉絲群里和我稱轉(zhuǎn)型、提升大數(shù)據(jù)技能學(xué)習(xí)太困難了。自學(xué)抓不到重點，沒有大廠實操項目傍身，面試屢屢受挫。一番折騰下來，毫無頭緒，學(xué)習(xí)效果自然是大打折扣。而網(wǎng)上很多教程也比較碎片。

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通過對推薦系統(tǒng)架構(gòu)的整體規(guī)劃，深入了解推薦算法的整套原理，以項目實戰(zhàn)案例貫穿，實現(xiàn)基于Hadoop的協(xié)同過濾和聚類，充分展示大數(shù)據(jù)中模型和Hadoop的結(jié)合。

同時，在原有基礎(chǔ)上橫向與縱向深度剖析分類問題、離散特征、權(quán)重動態(tài)分配、模型融合，模型的評價，以及多路召回融合的實施，循序漸進(jìn)的方式學(xué)習(xí)模型在實際工作中的使用優(yōu)化，打破進(jìn)階屏障！

以及我還整理幾套大廠面試真題（含答案）+推薦架構(gòu)論文，也分享給大家，供大家學(xué)習(xí)?。?/span>

目前由于工作需要，我也在學(xué)習(xí)這套資料，越學(xué)越覺得這套資料的博大精深和微言大義，實在從中受益良多，所以推薦給大家。

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