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最近秋招快要結(jié)束了，然后一直有很多小伙伴經(jīng)常在后臺私信我計算機(jī)專業(yè)關(guān)于學(xué)習(xí)路線的問題，可能還是因?yàn)闆]有真正工作而感到迷茫，而我也作為科班生一路走來，真的深知如果沒有一個明確的方向，真的很容易走彎路，浪費(fèi)大把的時間 。

了解我的小伙伴知道，我畢業(yè)的時候從事的是服務(wù)端方向，當(dāng)然那個時候也如愿拿到了幾個大廠的服務(wù)端offer。

但是。。

在即將畢業(yè)的時候，我放棄了所有的Offer，在有服務(wù)端知識儲備的情況下，苦學(xué)大數(shù)據(jù)知識，在畢業(yè)后兩個月也拿到了心目中的Offer。

其實(shí)說起來，那個時候真猛，如果放到現(xiàn)在，怎么說都是不敢這么做的。

目前各個大廠對算法崗給出了不可想像的待遇，確實(shí)按耐不住了我的欲望，所以畢業(yè)前夕我用了4-5個月學(xué)習(xí)這方面的知識內(nèi)容。

開始很多知識點(diǎn)都是懵的，所以導(dǎo)致走了很多彎路，下面是我之前看過的資料和視頻課程，很是不錯，墻裂推薦給大家。

畢業(yè)后，平時工作日每天晚大概利用3-4個小時，周六日每天利用大概9-10個小時來學(xué)習(xí)，從而達(dá)到高級算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的能力。

你們都知道我之前從事Python、Java等方向工作，所以學(xué)習(xí)也相對來說比較輕松一些。在我學(xué)習(xí)后，我發(fā)現(xiàn)確實(shí)學(xué)習(xí)這些確實(shí)不需要更豐富的經(jīng)驗(yàn)。

分布式大數(shù)據(jù)開發(fā)建議分成兩部分學(xué)習(xí)，第一部分為大數(shù)據(jù)生態(tài)技術(shù)理論，第二部分為算法理論與實(shí)踐。

學(xué)習(xí)后完全可以勝任分布式大數(shù)據(jù)開發(fā)，能都使用Hadoop、Spark、Kafka、Zookeeper、Flink等技術(shù)實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)建模、算法選擇、算法應(yīng)用的整個實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。結(jié)合推薦系統(tǒng)技術(shù)棧、實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)的搭建、用戶畫像的設(shè)計和特征中心的搭建。

如果你決心要在這個領(lǐng)域深耕，那么算法底層方面的知識堅決不可跨越的，欲速則不達(dá)。

分享一套當(dāng)時我學(xué)習(xí)過的教程，有視頻、代碼、PPT等，幫助大家打好基礎(chǔ)。

掃描二維碼領(lǐng)??！

【添加人數(shù)過多，請耐心等待哈】

跟著這個路線重新去梳理一下你的學(xué)習(xí)路線，相信你對推薦算法能力會有質(zhì)的提升。

資源已經(jīng)整理好了，文末附下載方式！以下是詳細(xì)內(nèi)容介紹～

01

大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)

Hadoop平臺

• Hadoop大數(shù)據(jù)分布式平臺安裝搭建與部署

• Hadoop大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境體系運(yùn)維基礎(chǔ)理論

• Hadoop分布式框架系統(tǒng)理論知識

• 分布式文件系統(tǒng)HDFS存儲體系理論知識

• 分布式文件系統(tǒng)HDFS Shell操作與代碼實(shí)踐

• 分布式計算引擎MapReduce運(yùn)行原理與實(shí)踐開發(fā)

• 分布式計算引擎常用數(shù)據(jù)計算引擎原理與實(shí)踐開發(fā)

• 分布式資源調(diào)度框架Yarn核心知識與調(diào)度原理

• 分布式資源調(diào)度框架Yarn監(jiān)控配置管理

• 開源調(diào)度工具Airflow工作原理與使用教程

• MapReduce實(shí)現(xiàn)用戶行為分析實(shí)踐

分布式鎖服務(wù)Zookeeper

Zookeeper在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的作用與地位

分布式數(shù)據(jù)倉庫工具Hive

• 分布式數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計定位

• Hive數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境部署搭建

• Hive-DDL查詢&修改等實(shí)踐操作

• Hive基本語法操作及UDF、UDAF、UDTF應(yīng)用實(shí)踐

• Hive實(shí)現(xiàn)動態(tài)分區(qū)插入原理及操作

• Hive實(shí)現(xiàn)行專列，列傳行原理及實(shí)踐操作

• Hive常用優(yōu)化方法及數(shù)據(jù)傾斜問題分析

• Hive實(shí)現(xiàn)多表關(guān)聯(lián)，避免數(shù)據(jù)溢出原理及實(shí)踐操作

• Hive讀取本地/集群文件，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)落地實(shí)踐

• Hive 實(shí)踐JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN FUll JOIN

• Hive 排序優(yōu)化，ORDER BY和Row() Number()區(qū)別

• Hive 去重場景優(yōu)化，Distinct和Group by實(shí)踐

• Hive 統(tǒng)計數(shù)據(jù)優(yōu)化Count場景應(yīng)用介紹實(shí)踐

Hive 多表關(guān)聯(lián)優(yōu)化，MAPJOIN的應(yīng)用場景實(shí)踐

分布式數(shù)據(jù)庫HBase/Redis

• HBase數(shù)據(jù)庫設(shè)計原理與存儲方法

• HBase物理存儲結(jié)構(gòu)和邏輯存儲詳情解析

• HBase讀寫數(shù)據(jù)流程及Flush流程

• HBase分布式環(huán)境安裝部署

• HBase基本SQL操作與代碼實(shí)踐

• Redis物理存儲結(jié)構(gòu)和邏輯存儲原理解析

• Redis 常用5種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型結(jié)構(gòu)解析

• Redis 基本操作命令和應(yīng)用場景解析

• HBase RowKey設(shè)計原則與優(yōu)化方法

分布式日志系統(tǒng)Flume

• Flume在大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中的定位與作用

• Flume架構(gòu)設(shè)計原理及流程

• Flume自定義Source、Sink多維度實(shí)踐

• Flume斷點(diǎn)續(xù)文件實(shí)踐

• Flume事務(wù)性及傳輸流程

• Flume自定義攔截器原理與實(shí)踐

分布式消息隊列系統(tǒng)Kafka

• Kafka設(shè)計原理、定位及高可用性原理

• Kafka與Flume的設(shè)計異同點(diǎn)

分布式大數(shù)據(jù)計算引擎Spark

• Structured Streaming雙流join最佳實(shí)踐
  

• Spark原理與架構(gòu)設(shè)計介紹

• Spark和Hadoop的異同點(diǎn)分析

• Spark分布式環(huán)境搭建部署

• Spark幾種運(yùn)行模式的原理和對比

• Spark RDD底層數(shù)據(jù)原理解析

• Spark RDD 五種主要配置原理介紹

• Spark RDD依賴關(guān)系與持久化

• Spark Job的劃分與調(diào)度信息抽取

• Spark Transformation與Action算子的區(qū)別

• Spark高可用保證的實(shí)現(xiàn)

• Spark WordCount快速上手實(shí)踐

• Spark DataFrame的底層原理與基本操作

• Spark DataFrame與DataSet之間的交互

• Spark DataFrame、DataSet、RDD之間的關(guān)系

• Spark SQL自定義函數(shù)實(shí)踐

• Spark SQL基本操作與Hive實(shí)踐

分布式實(shí)時計算引擎Flink

• Flink原理與架構(gòu)設(shè)計介紹

• Flink Standalone模式及集群模式安裝部署

• Flink基本編程模型介紹

• Flink滑動窗口實(shí)踐數(shù)據(jù)統(tǒng)計

• Flink DataStream API之DataSource和自定義Source

• Flink DataStream API之Partition操作

• Flink DataStream API之DataSink和自定義Sink區(qū)別

• Flink DataSet批處理原理

• Flink Dataset API之DataSource和自定義Source

• Flink Dataset API之Transformations操作

Flink Dataset API之Partition操作

02

算法理論部分

機(jī)器學(xué)習(xí)介紹

• 自然語言處理原理和常用的應(yīng)用場景

• 常用的文本處理jieba中文分詞庫原理與實(shí)踐

• Word2Vec文本向量原理和實(shí)踐

• TFIDF、TextRank算法原理和代碼實(shí)踐

• LCS文本相似度計算原理與應(yīng)用

• HMM分詞算法原理詳解

• 基于深度學(xué)習(xí)Dssm文本相似性模型原理與實(shí)踐

用戶畫像

• 用戶畫像的概念和大廠用戶畫像的應(yīng)用前景

• 用戶畫像數(shù)據(jù)層原理和ods層數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用實(shí)踐

• 用戶畫像算法層原理和mds、sds層數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用實(shí)踐

• 用戶畫像業(yè)務(wù)層原理和rpt層數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用實(shí)踐

推薦系統(tǒng)-召回

• 召回策略在推薦系統(tǒng)中的作用和應(yīng)用場景

• 常用的召回算法原理分析和源碼解讀

• CB、CF算法原理介紹，實(shí)踐，數(shù)據(jù)實(shí)踐

• 大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于協(xié)同過濾的應(yīng)用和實(shí)踐

• 基于深度學(xué)習(xí)的雙塔召回算法原理解析和實(shí)踐

• 基于內(nèi)容召回算法的原理和實(shí)踐

• ALS模型算法原理與用戶召回實(shí)踐

• 召回階段用戶、物品冷啟動問題實(shí)踐解決方案

• 面試答疑-召回面試問題重現(xiàn)，分析，解答

推薦系統(tǒng)-排序

• 面試答疑-排序面試問題重現(xiàn)，分析，解答
  

• 推薦策略在推薦系統(tǒng)中的作用和應(yīng)用場景

• 常用的排序算法原理分析和源碼解讀

• 排序階段經(jīng)典算法的發(fā)展歷程

• CTR預(yù)估模型在推薦系統(tǒng)中的主要作用

• LR邏輯回歸算法在推薦系統(tǒng)中的基本實(shí)踐

03

附加項(xiàng)LeetCode自我提升

Top50大數(shù)據(jù)&算法面試數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?？碱}解析

本視頻出品人：畢業(yè)于985博士--徐風(fēng)，目前就職于BAT之一，大數(shù)據(jù)推薦算法專家，在BAT曾主導(dǎo)和參與30+商業(yè)項(xiàng)目。

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曾獲得1100支參賽團(tuán)Kaggle競賽一等獎，在某知名互聯(lián)網(wǎng)公司擔(dān)任算法工程師，通過改進(jìn)競價算法，使公司凈利率提高100%。

有幸當(dāng)時接觸到了這份資源，能有一位這樣的學(xué)術(shù)屆與工業(yè)屆雙開花的大佬教程陪伴，完成從學(xué)校到職場的過渡。

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