課程介紹

伴隨著大數據時代的到來，作為發掘數據規律的重要手段，機器學習已經受到了越來越多的關注。而作為機器學習算法在大數據上的典型應用，推薦系統已成為各行業互聯網公司營銷體系中不可或缺的一部分，而且已經帶來了真實可見的收益。

目前，推薦系統和機器學習已經成為各大公司的發力重點，眾多知名公司（如亞馬遜、netflix、facebook、阿里巴巴、京東、騰訊、新浪、頭條等）都在著眼于將蘊含在龐大數據中的寶藏發掘出來，懂機器學習算法的大數據工程師也成為了新時代的緊缺人才。

尚硅谷精心打造出了機器學習與推薦系統課程，將機器學習理論與推薦系統項目實戰并重，對機器學習和推薦系統基礎知識做了系統的梳理和闡述，并通過電影推薦網站的具體項目進行了實戰演練，為有志于增加大數據項目經驗、擴展機器學習發展方向的工程師提供更好的學習平臺。

本課程主要分為兩部分，機器學習和推薦系統基礎，與電影推薦系統項目實戰。
第一部分主要是機器學習和推薦系統基礎理論的講解，涉及到各種重要概念和基礎算法，并對一些算法用Python做了實現；

第二部分以電影網站作為業務應用場景，介紹推薦系統的開發實戰。其中包括了如統計推薦、基于LFM的離線推薦、基于模型的實時推薦、基于內容的推薦等多個模塊的代碼實現，并與各種工具進行整合互接，構成完整的項目應用。
通過理論和實際的緊密結合，可以使學員對推薦系統這一大數據應用有充分的認識和理解，在項目實戰中對大數據的相關工具和知識做系統的回顧，并且可以掌握基本算法，入門機器學習這一領域，為未來發展提供更多的選擇，打開通向算法工程師的大門。

誰適合學:
1. 有一定的 Java、Scala 基礎，希望了解大數據應用方向的編程人員
2. 有 Java、Scala 開發經驗，了解大數據相關知識，希望增加項目經驗的開發人員
3. 有較好的數學基礎，希望學習機器學習和推薦系統相關算法的求職人員