【资源目录】:
├──【01】大数据-基础课
| ├──python初步-代码
| | └──python_test.tgz 1.54kb
| ├──【01】Linux安装.mp4 59.70M
| ├──【02】环境准备nat配置.mp4 64.20M
| ├──【03】Hadoop集群搭建-1.mp4 100.79M
| ├──【04】Hadoop集群搭建-2.mp4 72.55M
| └──【05】Python初步.mp4 120.27M
├──【02】大数据-进阶篇
| ├──课件
| | ├──01-hadoop+hdfs.pptx 1.54M
| | ├──02-hadpop+MapReduce.pptx 2.28M
| | ├──03-hadoop案例分析.pptx 1.21M
| | ├──04-yarn.pptx 3.37M
| | ├──05-数据类型以及常用数据处理.pptx 1.63M
| | ├──06-hive大数据利器.pptx 1.98M
| | └──07-hive优化.pptx 1.56M
| └──视频
| | ├──Auc的二种计算方式以及fm.mp4 1.18G
| | ├──Auc细讲.mp4 950.24M
| | ├──Combiner.mp4 814.70M
| | ├──DNN+线性不可分+tf实现dnn.mp4 621.35M
| | ├──Dssm源码分析.mp4 1.59G
| | ├──Embedding设计以及fm源码解析.mp4 729.70M
| | ├──FM的优化逻辑.mp4 692.51M
| | ├──Hadoop+hdfs.mp4 627.45M
| | ├──Hadoop+mapreduce.mp4 1.12G
| | ├──Hadoop+mapreduce深度分析.avi 781.93M
| | ├──Hadoop实现k-means.mp4 2.21G
| | ├──Hadoop完结.mp4 842.63M
| | ├──Hive函数.mp4 702.75M
| | ├──Hive开端.mp4 793.37M
| | ├──Item2vector.mp4 753.38M
| | ├──Kmeans聚类算法+聚类推荐.mp4 942.12M
| | ├──LR处理离散特征onehot+onehotmap.mp4 919.05M
| | ├──Tfidf+item2vector+hnsw实现极速召回.mp4 1.46G
| | ├──代码解析spark+python.mp4 1.49G
| | ├──多路召回融合+权重动态分配.mp4 866.17M
| | ├──分类问题+lr.mp4 923.28M
| | ├──回顾+标准化_归一化.mp4 933.82M
| | ├──回顾+基于用户的协同过滤.mp4 921.35M
| | ├──基于模型的推荐系统复习+机器学初识.mp4 891.71M
| | ├──基于物品的协同过滤+业界应用.mp4 993.29M
| | ├──聚类算法详解.mp4 1.32G
| | ├──逻辑回归实现的两种方式tf+sklearn.mp4 961.16M
| | ├──模型评价指标.mp4 912.12M
| | ├──算法前的数据格式说明.mp4 784.53M
| | ├──引入用户物品偏执的lfm模型.mp4 871.82M
| | ├──用户物品矩阵分解原理.mp4 995.42M
| | └──知识回顾+基于物品的协同过滤.mp4 1.17G
├──【03】大数据推荐系统-高阶篇
| ├──代码
| | ├──all_path_for_recall
| | └──基于lfm的推荐流程.py 3.04kb
| ├──课件
| | ├──01-推荐系统.pdf 1.45M
| | ├──02-推荐系统架构.pdf 815.19kb
| | └──03-推荐算法_协同过滤_kmenas聚类.pdf 2.60M
| └──视频
| | ├──Word2vector01.mp4 777.96M
| | ├──Word2vector02.mp4 718.11M
| | ├──Word2vector03代码分析.mp4 1.11G
| | ├──回顾+协同过滤理论.mp4 840.92M
| | ├──如何根据用户行为生成物品的item2vector.mp4 435.67M
| | ├──深度模型的dssm召回.mp4 1.34G
| | ├──推荐系统架构.mp4 1.71G
| | ├──推荐系统简介.mp4 804.21M
| | ├──问题解答.mp4 610.12M
| | └──协同过滤业界问题+代码.mp4 1.06G
├──【04】大数据-项目实战
| ├──项目案例01.mp4 750.88M
| ├──项目案例02.mp4 722.77M
| ├──项目案例03.mp4 612.99M
| └──项目案例04.mp4 730.96M
├──【05】大数据分析-可视化
| ├──课件
| | └──数据全栈分析.pdf 1.93M
| ├──视频
| | ├──01-描述统计分析.mp4 70.24M
| | ├──02-描述统计分析.mp4 64.11M
| | ├──03-描述统计分析.mp4 67.76M
| | ├──04-描述统计分析.mp4 37.94M
| | ├──Excel01-初阶.mp4 223.56M
| | ├──Excel02-高阶.mp4 69.47M
| | ├──Excel03-高阶.mp4 199.34M
| | └──Excel04-高阶.mp4 4.38M
| └──数据
| | ├──Excel函数使用.xlsx 95.05kb
| | ├──Excel基本使用.xlsx 195.79kb
| | ├──Excel数据透视表和可视化.xlsx 68.29kb
| | └──导入文本数据.txt 0.69kb
├──【06】大数据分析-项目实战
| ├──01-车车智能营销分析项目
| | ├──代码
| | ├──课件+笔记
| | ├──视频
| | └──数据
| └──02-双11电商网站用户行为分析项目
| | ├──代码
| | ├──课件+笔记
| | ├──视频
| | └──数据
├──【07】大数据-绘图工具
| └──draw.io-12.3.2-windows-no-installer.exe 58.07M
├──【08】大数据-互联网大厂面试真题附含答案
| ├──大厂面试01.pdf 530.48kb
| ├──大厂面试02.pdf 304.55kb
| ├──大厂面试03.pdf 1.70M
| ├──高频面试题.pdf 2.65M
| └──面试真题目录.docx 3.56M
├──【09】大数据-互联网大厂优质面试模版
| ├──【Java高级研发工程师】(1).pdf 162.63kb
| ├──【大数据_Hadoop开发工程师】.pdf 137.78kb
| ├──【大数据开发工程师A.pdf 97.99kb
| ├──【大数据开发工程师】B.pdf 102.22kb
| ├──【大数据开发工程师】E.pdf 120.46kb
| ├──【大数据平台工程师】D.pdf 246.03kb
| ├──【大数据研发工程师】H.pdf 279.42kb
| ├──【高级研发工程师】F.pdf 176.91kb
| ├──大数据开发+数仓简历4.docx 39.55kb
| ├──大数据开发+算法简历5.docx 16.50kb
| ├──大数据开发简历1.pdf 69.91kb
| ├──大数据开发简历2.pdf 161.54kb
| ├──大数据开发简历6.doc 36.00kb
| └──大数据实习简历.pdf 100.03kb
├──【10】大数据-扩展书籍（英文书籍）
| ├──attention is all you need.pdf 2.10M
| ├──Attentional Factorization Machines Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks.pdf 987.42kb
| ├──Deep & Cross Network for Ad Click Predictions.pdf 231.94kb
| ├──Deep interest network.pdf 5.38M
| ├──Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendation.pdf 959.12kb
| ├──deepfm.pdf 1.14M
| ├──DRN A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation.pdf 2.30M
| ├──Entire Space Multi-Task Model An E ective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate.pdf 707.32kb
| ├──facebook-GBDT-LR.pdf 773.88kb
| ├──linucb.pdf 298.94kb
| ├──MLR.pdf 2.05M
| ├──Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics.pdf 3.49M
| ├──Product-based Neural Networks for User Response Prediction.pdf 470.29kb
| └──wide&deep.pdf 400.36kb
└──【11】大数据-相关文档
| ├──MySQL_5.5中文参考手册.pdf 13.63M
| ├──NumPy学习指南（第2版）.pdf 5.82M
| ├──Pandas官方文档中文版.pdf 2.88M
| └──Python3.10官方文档中文版.pdf 40.32M
