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【J1821】大数据算法VIP(精选版)

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    5 小时前
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2023-3-5 22:37:55 | 显示全部楼层 |阅读模式

    资源名称:

    【J1821】大数据算法VIP(精选版)

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    资源描述及截图:

    ├─大数据商业实战项目
    │  ├─01-车车智能营销分析sql项目
    │  │  ├─代码
    │  │  │      01-用车智能营销数据分析系统
    │  │  │      02-品牌上下线管理
    │  │  │      03-用户画像标签建立
    │  │  │      04-用车消费能力
    │  │  │      import_to_mysql
    │  │  │      mysql建表语句
    │  │  │      
    │  │  ├─数据
    │  │  │      car_type_data.sql
    │  │  │      city_data.sql
    │  │  │      Excel经典数据项目.xlsx
    │  │  │      goods_upper_and_lower_data.sql
    │  │  │      order_basic_data.sql
    │  │  │      order_channel_data.sql
    │  │  │      order_class_data.sql
    │  │  │      order_service_type_data.sql
    │  │  │      order_source_type_data.sql
    │  │  │      order_taken_type_data.sql
    │  │  │      user_layer_data.sql
    │  │  │      下单设备平台数据.csv
    │  │  │      分层数据.csv
    │  │  │      商品上下线智能化管理数据.csv
    │  │  │      城市信息数据.csv
    │  │  │      手机号加密数据.csv
    │  │  │      接单类型-自营数据.csv
    │  │  │      服务类型数据.csv
    │  │  │      用户基础数据.csv
    │  │  │      用户订单基础数据.csv
    │  │  │      订单分类数据.csv
    │  │  │      订单来源-自营数据.csv
    │  │  │      车型维度表数据.csv
    │  │  │     
    │  │  ├─视频
    │  │  │      01-车车智能营销分析项目.mp4
    │  │  │      02-车车智能营销分析项目.mp4
    │  │  │      
    │  │  └─课件+笔记
    │  │          用车数据ER实体模型.eddx
    │  │          用车数据ER实体模型截图.pdf
    │  │          用车智能营销数据分析系统-设计文档.docx
    │  │          用车智能营销数据分析系统-设计文档.pdf
    │  │          系统表结构设计
    │  │         
    │  └─02-双11电商网站用户行为分析项目
    │      ├─代码
    │      │      user_behavior_analysis.ipynb
    │      │      用户行为漏斗模型.pbix
    │      │   
    │      ├─数据
    │      │      user_beha_data.csv
    │      │      user_beha_res_data.csv
    │      │      
    │      ├─视频
    │      │      双11电商网站用户行为分析-项目实战.mp4
    │      │      
    │      └─课件+笔记
    │              双11电商网站用户行为分析项目.pdf
    │              课堂笔记.sql
    │              
    ├─大数据进阶版(视频)
    │  ├─视频
    │  │      Auc的二种计算方式以及fm.mp4
    │  │      Auc细讲.mp4
    │  │      Combiner.mp4
    │  │      DNN+线性不可分+tf实现dnn.mp4
    │  │      Dssm源码分析.mp4
    │  │      Embedding设计以及fm源码解析.mp4
    │  │      FM的优化逻辑.mp4
    │  │      Hadoop+hdfs.mp4
    │  │      Hadoop+mapreduce.mp4
    │  │      Hadoop+mapreduce深度分析.avi
    │  │      Hadoop完结.mp4
    │  │      Hadoop实现k-means.mp4
    │  │      Hive函数.mp4
    │  │      Hive开端.mp4
    │  │      Item2vector.mp4
    │  │      Kmeans聚类算法+聚类推荐.mp4
    │  │      LR处理离散特征onehot+onehotmap.mp4
    │  │      Tfidf+item2vector+hnsw实现极速召回.mp4
    │  │      代码解析spark+python.mp4
    │  │      分类问题+lr.mp4
    │  │      回顾+基于用户的协同过滤.mp4
    │  │      回顾+标准化_归一化.mp4
    │  │      基于模型的推荐系统复习+机器学初识.mp4
    │  │      基于物品的协同过滤+业界应用.mp4
    │  │      多路召回融合+权重动态分配.mp4
    │  │      引入用户物品偏执的lfm模型.mp4
    │  │      模型评价指标.mp4
    │  │      用户物品矩阵分解原理.mp4
    │  │      知识回顾+基于物品的协同过滤.mp4
    │  │      算法前的数据格式说明.mp4
    │  │      聚类算法详解.mp4
    │  │      逻辑回归实现的两种方式tf+sklearn.mp4
    │  │     
    │  └─课件
    │          01-hadoop+hdfs.pptx
    │          02-hadpop+MapReduce.pptx
    │          03-hadoop案例分析.pptx
    │          04-yarn.pptx
    │          05-数据类型以及常用数据处理.pptx
    │          06-hive大数据利器.pptx
    │          07-hive优化.pptx
    │         
    ├─手把手教你-基础视频
    │  │  【01】Linux安装.mp4
    │  │  【02】环境准备nat配置.mp4
    │  │  【03】Hadoop集群搭建-1.mp4
    │  │  【04】Hadoop集群搭建-2.mp4
    │  │  【05】Python初步.mp4
    │  │
    │  └─python初步-代码
    │          python_test.tgz
    │         
    ├─数据可视化(涵盖数据)
    │  ├─数据
    │  │      Excel函数使用.xlsx
    │  │      Excel基本使用.xlsx
    │  │      Excel数据透视表和可视化.xlsx
    │  │      导入文本数据.txt
    │  │     
    │  ├─视频
    │  │      01-描述统计分析.mp4
    │  │      02-描述统计分析.mp4
    │  │      03-描述统计分析.mp4
    │  │      04-描述统计分析.mp4
    │  │      Excel01-初阶.mp4
    │  │      Excel02-高阶.mp4
    │  │      Excel03-高阶.mp4
    │  │      Excel04-高阶.mp4
    │  │     
    │  └─课件
    │          数据全栈分析.pdf
    │         
    ├─数据扩展相关书籍(英文版)
    │      attention is all you need.pdf
    │      Attentional Factorization Machines Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks.pdf
    │      Deep & Cross Network for Ad Click Predictions.pdf
    │      Deep interest network.pdf
    │      Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendation.pdf
    │      deepfm.pdf
    │      DRN A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation.pdf
    │      Entire Space Multi-Task Model An E ective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate.pdf
    │      facebook-GBDT-LR.pdf
    │      linucb.pdf
    │      MLR.pdf
    │      Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics.pdf
    │      Product-based Neural Networks for User Response Prediction.pdf
    │      wide&deep.pdf
    │   
    ├─求职优质简历模版案例
    │      【Java高级研发工程师】(1).pdf
    │      【大数据_Hadoop开发工程师】.pdf
    │      【大数据平台工程师】D.pdf
    │      【大数据开发工程师A.pdf
    │      【大数据开发工程师】B.pdf
    │      【大数据开发工程师】E.pdf
    │      【大数据研发工程师】H.pdf
    │      【高级研发工程师】F.pdf
    │      大数据实习简历.pdf
    │      大数据开发+数仓简历4.docx
    │      大数据开发+算法简历5.docx
    │      大数据开发简历1.pdf
    │      大数据开发简历2.pdf
    │      大数据开发简历6.doc
    │      
    ├─求职面试真题含答案
    │      大厂面试01.pdf
    │      大厂面试02.pdf
    │      大厂面试03.pdf
    │      面试真题目录.docx
    │      高频面试题.pdf
    │      
    ├─算法商业配套项目
    │      项目案例01.mp4
    │      项目案例02.mp4
    │      项目案例03.mp4
    │      项目案例04.mp4
    │     
    ├─算法经典书籍(中文版)
    │      MySQL_5.5中文参考手册.pdf
    │      NumPy学习指南(第2版).pdf
    │      Pandas官方文档中文版.pdf
    │      Python3.10官方文档中文版.pdf
    │      Python进阶资料
    │      [图灵程序设计丛书].Spark高级数据分析.第2版.pdf
    │      [图灵程序设计丛书].干净的数据:数据清洗入门与实践.pdf
    │      [图灵程序设计丛书].数据分析实战.pdf
    │      [图灵程序设计丛书].数据科学入门.pdf
    │      [图灵程序设计丛书].数据科学实战.pdf
    │      [图灵程序设计丛书].鲜活的数据:数据可视化指南.pdf
    │      天猫推荐算法.pdf
    │      推荐系统实践.pdf
    │      机器人建模和控制.pdf
    │      算法新解-刘新宇.pdf
    │      项亮-推荐系统实践.pdf
    │      
    ├─算法高阶版(视频含代码)
    │  ├─代码.zip
    │  │                 
    │  ├─笔记
    │  │      transformer-02.drawio
    │  │      transformer-笔记01.drawio
    │  │      word2-笔记01.drawio
    │  │      word2-笔记02.drawio
    │  │      协同过滤-01.drawio
    │  │      协同过滤-02.drawio
    │  │      双塔模型-01.drawio
    │  │      双塔模型-02.drawio
    │  │      召回-01.drawio
    │  │      召回-02.drawio
    │  │      基于模型召回-01.drawio
    │  │      基于模型召回-02.drawio
    │  │      特征工程-01.drawio
    │  │      特征工程-02.drawio
    │  │     
    │  ├─视频
    │  │      Word2vector01.mp4
    │  │      Word2vector02.mp4
    │  │      Word2vector03代码分析.mp4
    │  │      协同过滤业界问题+代码.mp4
    │  │      回顾+协同过滤理论.mp4
    │  │      如何根据用户行为生成物品的item2vector.mp4
    │  │      推荐系统架构.mp4
    │  │      推荐系统简介.mp4
    │  │      深度模型的dssm召回.mp4
    │  │      问题解答.mp4
    │  │      
    │  └─课件
    │          01-推荐系统.pdf
    │          02-推荐系统架构.pdf
    │          03-推荐算法_协同过滤_kmenas聚类.pdf
    │         
    └─绘图相关工具
            draw.io-12.3.2-windows-no-installer.exe

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