├─大数据商业实战项目 │ ├─01-车车智能营销分析sql项目 │ │ ├─代码 │ │ │ 01-用车智能营销数据分析系统 │ │ │ 02-品牌上下线管理 │ │ │ 03-用户画像标签建立 │ │ │ 04-用车消费能力 │ │ │ import_to_mysql.sh │ │ │ mysql建表语句 │ │ │ │ │ ├─数据 │ │ │ car_type_data.sql │ │ │ city_data.sql │ │ │ Excel经典数据项目.xlsx │ │ │ goods_upper_and_lower_data.sql │ │ │ order_basic_data.sql │ │ │ order_channel_data.sql │ │ │ order_class_data.sql │ │ │ order_service_type_data.sql │ │ │ order_source_type_data.sql │ │ │ order_taken_type_data.sql │ │ │ user_layer_data.sql │ │ │ 下单设备平台数据.csv │ │ │ 分层数据.csv │ │ │ 商品上下线智能化管理数据.csv │ │ │ 城市信息数据.csv │ │ │ 手机号加密数据.csv │ │ │ 接单类型-自营数据.csv │ │ │ 服务类型数据.csv │ │ │ 用户基础数据.csv │ │ │ 用户订单基础数据.csv │ │ │ 订单分类数据.csv │ │ │ 订单来源-自营数据.csv │ │ │ 车型维度表数据.csv │ │ │ │ │ ├─视频 │ │ │ 01-车车智能营销分析项目.mp4 │ │ │ 02-车车智能营销分析项目.mp4 │ │ │ │ │ └─课件+笔记 │ │ 用车数据ER实体模型.eddx │ │ 用车数据ER实体模型截图.pdf │ │ 用车智能营销数据分析系统-设计文档.docx │ │ 用车智能营销数据分析系统-设计文档.pdf │ │ 系统表结构设计 │ │ │ └─02-双11电商网站用户行为分析项目 │ ├─代码 │ │ user_behavior_analysis.ipynb │ │ 用户行为漏斗模型.pbix │ │ │ ├─数据 │ │ user_beha_data.csv │ │ user_beha_res_data.csv │ │ │ ├─视频 │ │ 双11电商网站用户行为分析-项目实战.mp4 │ │ │ └─课件+笔记 │ 双11电商网站用户行为分析项目.pdf │ 课堂笔记.sql │ ├─大数据进阶版（视频） │ ├─视频 │ │ Auc的二种计算方式以及fm.mp4 │ │ Auc细讲.mp4 │ │ Combiner.mp4 │ │ DNN+线性不可分+tf实现dnn.mp4 │ │ Dssm源码分析.mp4 │ │ Embedding设计以及fm源码解析.mp4 │ │ FM的优化逻辑.mp4 │ │ Hadoop+hdfs.mp4 │ │ Hadoop+mapreduce.mp4 │ │ Hadoop+mapreduce深度分析.avi │ │ Hadoop完结.mp4 │ │ Hadoop实现k-means.mp4 │ │ Hive函数.mp4 │ │ Hive开端.mp4 │ │ Item2vector.mp4 │ │ Kmeans聚类算法+聚类推荐.mp4 │ │ LR处理离散特征onehot+onehotmap.mp4 │ │ Tfidf+item2vector+hnsw实现极速召回.mp4 │ │ 代码解析spark+python.mp4 │ │ 分类问题+lr.mp4 │ │ 回顾+基于用户的协同过滤.mp4 │ │ 回顾+标准化_归一化.mp4 │ │ 基于模型的推荐系统复习+机器学初识.mp4 │ │ 基于物品的协同过滤+业界应用.mp4 │ │ 多路召回融合+权重动态分配.mp4 │ │ 引入用户物品偏执的lfm模型.mp4 │ │ 模型评价指标.mp4 │ │ 用户物品矩阵分解原理.mp4 │ │ 知识回顾+基于物品的协同过滤.mp4 │ │ 算法前的数据格式说明.mp4 │ │ 聚类算法详解.mp4 │ │ 逻辑回归实现的两种方式tf+sklearn.mp4 │ │ │ └─课件 │ 01-hadoop+hdfs.pptx │ 02-hadpop+MapReduce.pptx │ 03-hadoop案例分析.pptx │ 04-yarn.pptx │ 05-数据类型以及常用数据处理.pptx │ 06-hive大数据利器.pptx │ 07-hive优化.pptx │ ├─手把手教你-基础视频 │ │ 【01】Linux安装.mp4 │ │ 【02】环境准备nat配置.mp4 │ │ 【03】Hadoop集群搭建-1.mp4 │ │ 【04】Hadoop集群搭建-2.mp4 │ │ 【05】Python初步.mp4 │ │ │ └─python初步-代码 │ python_test.tgz │ ├─数据可视化（涵盖数据） │ ├─数据 │ │ Excel函数使用.xlsx │ │ Excel基本使用.xlsx │ │ Excel数据透视表和可视化.xlsx │ │ 导入文本数据.txt │ │ │ ├─视频 │ │ 01-描述统计分析.mp4 │ │ 02-描述统计分析.mp4 │ │ 03-描述统计分析.mp4 │ │ 04-描述统计分析.mp4 │ │ Excel01-初阶.mp4 │ │ Excel02-高阶.mp4 │ │ Excel03-高阶.mp4 │ │ Excel04-高阶.mp4 │ │ │ └─课件 │ 数据全栈分析.pdf │ ├─数据扩展相关书籍（英文版） │ attention is all you need.pdf │ Attentional Factorization Machines Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks.pdf │ Deep & Cross Network for Ad Click Predictions.pdf │ Deep interest network.pdf │ Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendation.pdf │ deepfm.pdf │ DRN A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation.pdf │ Entire Space Multi-Task Model An E ective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate.pdf │ facebook-GBDT-LR.pdf │ linucb.pdf │ MLR.pdf │ Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics.pdf │ Product-based Neural Networks for User Response Prediction.pdf │ wide&deep.pdf │ ├─求职优质简历模版案例 │ 【Java高级研发工程师】(1).pdf │ 【大数据_Hadoop开发工程师】.pdf │ 【大数据平台工程师】D.pdf │ 【大数据开发工程师A.pdf │ 【大数据开发工程师】B.pdf │ 【大数据开发工程师】E.pdf │ 【大数据研发工程师】H.pdf │ 【高级研发工程师】F.pdf │ 大数据实习简历.pdf │ 大数据开发+数仓简历4.docx │ 大数据开发+算法简历5.docx │ 大数据开发简历1.pdf │ 大数据开发简历2.pdf │ 大数据开发简历6.doc │ ├─求职面试真题含答案 │ 大厂面试01.pdf │ 大厂面试02.pdf │ 大厂面试03.pdf │ 面试真题目录.docx │ 高频面试题.pdf │ ├─算法商业配套项目 │ 项目案例01.mp4 │ 项目案例02.mp4 │ 项目案例03.mp4 │ 项目案例04.mp4 │ ├─算法经典书籍（中文版） │ MySQL_5.5中文参考手册.pdf │ NumPy学习指南（第2版）.pdf │ Pandas官方文档中文版.pdf │ Python3.10官方文档中文版.pdf │ Python进阶资料.zip │ [图灵程序设计丛书].Spark高级数据分析.第2版.pdf │ [图灵程序设计丛书].干净的数据：数据清洗入门与实践.pdf │ [图灵程序设计丛书].数据分析实战.pdf │ [图灵程序设计丛书].数据科学入门.pdf │ [图灵程序设计丛书].数据科学实战.pdf │ [图灵程序设计丛书].鲜活的数据：数据可视化指南.pdf │ 天猫推荐算法.pdf │ 推荐系统实践.pdf │ 机器人建模和控制.pdf │ 算法新解-刘新宇.pdf │ 项亮-推荐系统实践.pdf │ ├─算法高阶版（视频含代码） │ ├─代码.zip │ │ │ ├─笔记 │ │ transformer-02.drawio │ │ transformer-笔记01.drawio │ │ word2-笔记01.drawio │ │ word2-笔记02.drawio │ │ 协同过滤-01.drawio │ │ 协同过滤-02.drawio │ │ 双塔模型-01.drawio │ │ 双塔模型-02.drawio │ │ 召回-01.drawio │ │ 召回-02.drawio │ │ 基于模型召回-01.drawio │ │ 基于模型召回-02.drawio │ │ 特征工程-01.drawio │ │ 特征工程-02.drawio │ │ │ ├─视频 │ │ Word2vector01.mp4 │ │ Word2vector02.mp4 │ │ Word2vector03代码分析.mp4 │ │ 协同过滤业界问题+代码.mp4 │ │ 回顾+协同过滤理论.mp4 │ │ 如何根据用户行为生成物品的item2vector.mp4 │ │ 推荐系统架构.mp4 │ │ 推荐系统简介.mp4 │ │ 深度模型的dssm召回.mp4 │ │ 问题解答.mp4 │ │ │ └─课件 │ 01-推荐系统.pdf │ 02-推荐系统架构.pdf │ 03-推荐算法_协同过滤_kmenas聚类.pdf │ └─绘图相关工具 draw.io-12.3.2-windows-no-installer.exe
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