? 大數(shù)據(jù)和人工智能非常前沿的地帶，也是一個非常有大規(guī)模市場的應(yīng)用技術(shù)。課程幫助同學(xué)們輕松的入門大數(shù)據(jù)畫像技術(shù)，詳細的介紹了用戶分析技術(shù)與Hive數(shù)據(jù)處理，用戶畫像性別預(yù)測、用戶活躍度、用戶消費能力等。核心的隨機森林模型、lookalike精華課程、Spark計算、畫像數(shù)據(jù)處理與指標(biāo)生成。還有非常有參考價值的大數(shù)據(jù)畫像項目課程，多維度帶領(lǐng)大家進行學(xué)習(xí)。
===============課程目錄===============
├─dmp-01什么是畫像結(jié)合阿里達摩盤講解.wmv
├─dmp-02畫像功能介紹.wmv
├─dmp-03騰訊畫像dmp介紹.wmv
├─dmp-04畫像課程目錄和目標(biāo).wmv
├─dmp-05畫像基礎(chǔ)指標(biāo)性別預(yù)測方案-補錄.wmv
├─dmp-06生產(chǎn)用戶行為日志以及導(dǎo)入hive和數(shù)據(jù)處理..wmv
├─dmp-07用戶app安裝應(yīng)用數(shù)據(jù)處理以及特征組合.wmv
├─dmp-08用戶交易數(shù)據(jù)mysql同步hive.wmv
├─dmp-09用戶畫像性別預(yù)測spark代碼01.wmv
├─dmp-10用戶畫像性別預(yù)測-spark代碼02.wmv
├─dmp-11用戶分群活躍區(qū)分打標(biāo)簽kmeans聚類編寫.wmv
├─dmp-12基于統(tǒng)計用戶分群含時間衰減和hive窗口函數(shù).wmv
├─dmp-13用戶消費能力等級劃分代碼編寫01.wmv
├─dmp-14用戶消費能力等級劃分代碼編寫02.wmv
├─dmp-15tf-idf算法介紹.wmv
├─dmp-16手寫tf-idf,以及后續(xù)sparkapi調(diào)用.wmv
├─dmp-17利用tf-idf思想進行畫像偏好計算.wmv
├─dmp-18實時模型信用評分架構(gòu)介紹.wmv
├─dmp-19節(jié)視頻補錄-隨機森林信息熵和信息增益算法介紹.wmv
├─dmp-20flume安裝以及java代碼rpc發(fā)送數(shù)據(jù).wmv
├─dmp-21離線隨機森林模型代碼開發(fā)-隨機森林算法介紹.wmv
├─dmp-22實時模型預(yù)測和實時畫像總結(jié).wmv
├─dmp-23lookalike幾種常見方法介紹.wmv
├─dmp-24局部敏感哈希(lsh)和相似度計算幾種常見方法.wmv
├─dmp-25spark計算lsh采用杰卡德相似度.wmv
├─dmp-26lookalike大賽介紹以及l(fā)r來做預(yù)測.wmv
├─dmp-27dmp功能介紹、以及架構(gòu)設(shè)計-補錄.wmv
├─dmp-28技術(shù)選型、以及elasticsearch介紹-先看下面27講.wmv
├─dmp-29elasticsearch安裝和elasticsearch-head和elasticsearch-sql安裝.wmv
├─dmp-30（1）畫像數(shù)據(jù)處理、畫像指標(biāo)合并成寬表.wmv
├─dmp-30（2）畫像數(shù)據(jù)處理、畫像指標(biāo)合并成寬表.wmv
├─dmp-31畫像的腳本調(diào)度編寫.wmv
├─dmp-32利用es做下鉆查詢以及多維度分析mp4.wmv
├─dmp-32畫像數(shù)據(jù)寫入es代碼編寫.wmv
├─dmp-33項目總結(jié).wmv
├─dmp-34面試總結(jié)、怎樣打造你的簡歷mp4.wmv
(1)\資料；目錄中文件數(shù):5個
├─753fca54c6084de18fbb090d8c482f98
├─第12節(jié).第二階段代碼和資料02.zip
├─第18節(jié).creditscoring.zip
├─第1節(jié).課時01 – 副本.pptx
├─第9節(jié).sexmodel.zip
