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神調侃!程式設計師必學推薦系統,我比女朋友更了解你

網際網路誕生到目前為止,我們尋找信息的方式在發生這翻天覆地的變化.....從最早期的人找信息,到後來信息逐漸豐富起來人們把這些信息都聚集在一個地方,就出現了信息的搜尋引擎:百度、Google。再到後來,人與信息的關係變成了現在的雙向關係,簡單理解為就是人找信息,信息也可以找人。

2020-01-07 12:52 / 0人閱讀過此篇文章  

網際網路誕生到目前為止,我們尋找信息的方式在發生這翻天覆地的變化.....從最早期的人找信息,到後來信息逐漸豐富起來人們把這些信息都聚集在一個地方,就出現了信息的搜索引擎:百度、Google。再到後來,人與信息的關係變成了現在的雙向關係,簡單理解為就是人找信息,信息也可以找人。

曾經人們苦於無法獲取信息,而現在因為信息過載,大家無法甄別哪些信息對自己有用,並且陷入到海量信息的泥潭中無法自拔!但是推薦系統的出現就幫大家解決了這一問題。

在網際網路行業中,算法工程師的薪資高於其他崗位這些崗位大多是在做推薦系統的相關工作!比如網易雲音樂的推薦歌曲、今日頭條客戶端、淘寶APP等不難發現推薦系統已近滲透到了我們生活的方方面面!

甚至有人說:未來,推薦系統會成為所有數據型產品的標配

那麼,當我們談到推薦系統的時候,更多思考的是?

1、推薦系統是不是都是算法呢?

2、數學基礎差可以搞定推薦系統嘛?

3、如何從零到一搭建一個推薦系統呢?

4、現在的業務需要推薦系統嘛?手動推薦不行嘛?

5、推薦系統是解決所有問題的強心針嘛?

其實,以上的這些問題對於一個初學者而言,是經常會遇到的,所以我們和劉強老師專門為初學者/小白開設了《核心40講:推薦系統從入門到精通》能夠幫你理清推薦系統的知識脈絡,理論+項目實戰的方式和帶你從零開始搭建一個推薦系統。

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課程介紹

其實市場上推薦系統的課程將近500門,這些課程大多是對常用推薦算法的羅列。然而工作中需要的推薦系統工程師不僅是懂算法理論,一個好的推薦系統工程師除了算法,還會接觸工程、產品、設計等各個團隊,只有大家密切配合才能設計開發出一套有商業價值、用戶體驗好的推薦系統。

所以在這次課程里會帶你從推薦工程師的角度切入,一探工作中,「它」主要在做什麼以及整個推薦團隊的組成及角色定位,當然我們可以一起探討推薦系統未來的發展如何。

①在推薦算法篇,將會帶你一起學習主流的推薦算法;

②工程實踐篇會帶你一起學習怎麼評估推薦系統、推薦系統AB測試等方面的工程知識;

③產品交互篇,會講解常用的推薦產品形態及怎麼更好的將推薦能力整合到現有產品中,當然推薦系統與用戶的交互方式也是非常重要的。

最後是你最期望的實戰篇,在這裡會帶你從零到一搭建推薦系統,只要跟著我們的課程一起學習,不管你是什麼基礎,我相信你都會有所收穫~

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