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        “推薦算法”相關課程

        • 推薦系統工程師
          共5階段 5次考核 106份學習資料 415
          推薦系統已成為所有互聯網產品的標配,還有像今日頭條這樣專做推薦系統的新貴不斷涌現,當下是學習推薦算法、做推薦系統工程師的好時代。本課程幫你快速系統掌握Python數據編程基礎,并結合一線工程實踐,快速提升工程經驗值。
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          22課時 28143 4.6分
          掌握推薦系統原理與工作方式,使用Python庫進行建模。
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        • 0 to 1 高頻算法面試題
          98課時 27829 5.0分
          ①學習處理常見的數據結構,如:線性結構、樹結構、圖形結構和動態規劃; ②掌握**互聯網公司最常見技術面試題的解答思路和解題代碼; ③學會分析和解決算法和數據結構面試題的**模板,今后遇到新問題也可以迎刃而解; 不僅解決常見算法問題,也能學會處理特殊情況; 增強...
          ¥ 98 ¥109 9折

        0 to 1 高頻算法面試題

        98課時

        27829

        ①學習處理常見的數據結構,如:線性結構、樹結構、圖形結構和動態規劃; ②掌握**互聯網公司最常見技術面試題的解答思路和解題代碼; ③學會分析和解決算法和數據結構面試題的**模板,今后遇到新問題也可以迎刃而解; 不僅解決常見算法問題,也能學會處理特殊情況; 增強對優化算法能力的信心。
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        微職位
        推薦系統工程師

        推薦系統工程師

        5階段

        415

        5考核
        推薦系統已成為所有互聯網產品的標配,還有像今日頭條這樣專做推薦系統的新貴不斷涌現,當下是學習推薦算法、做推薦系統工程師的好時代。本課程幫你快速系統掌握Python數據編程基礎,并結合一線工程實踐,快速提升工程經驗值。

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        7課時

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        讓學員能認識推薦系統和了解推薦系統是如何為您推薦感興趣物品的,以及推薦系統中常用的2個方法,即基于內容的推薦算法和協同過濾推薦算法。
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        人工智能之高等數學基礎-AI入門課程視頻課程

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        課程旨在為想要入門人工智能的開發人員打造良好的數學基礎
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          讓學員能認識推薦系統和了解推薦系統是如何為您推薦感興趣物品的,以及推薦系統中常用的2個方法,即基于內容的推薦算法和協同過濾推薦算法。
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          簡單通用的爬蟲課程,幫助大家在大數據時代更好的利用網絡上散落的數據,將豐富的網絡編程自己的資料庫。
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          2018年新錄制的ELK日志分析系統課程,采用elasticSearch+Logstash+Kibana;6.2新版本, 阿里云服務器上安裝部署,講解性能優化等知識點; ElasticSearch, Kibana, Logstash基礎到項目實戰 項目實戰講解ELK采集業務應用日志流程配置分析數據等
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