大数据人工智能AI基础课二期

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AI全民科普二期

上课时间:04月27日 至 24年04月

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大数据人工智能系列课 ( 共3门 )

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老师介绍

  • 陈敬雷

    陈敬雷

    充电了么app平台的CTO&首席科学家中国首席数据官联盟专家委员,十几年互联网经验,曾就职于用友、中软、凡客、乐蜂网(唯品会)、猎聘网、人民日报(灵思云途)、北京万朝科技,在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验,在猎聘网任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖,推荐效果得到5倍的提升
简  介 大数据人工智能基础课二期:科普技术知识,讲解大数据部门都有哪些职位,每个职位实际岗位技能要求,和各个职位之前的协作配合关系,还有大数据、人工智能、算法、深度学习。机器学习、数据挖掘、推荐、用户画像、数据分析、前端,app,后台服务、中间件工程师,架构部门之间的区别及工作技能侧重点,未来的职业生涯规划。


大数据人工智能AI基础课第二期介绍:(全民科普)
 
课程目录:


第一章:大数据和人工智能各自介绍和区别

    1.大数据介绍和Hadoop生态圈    

    2.人工智能介绍

    3.分类算法介绍(有监督学习)

    4.聚类算法 (无监督学习)

    5.其他算法介绍,如:关联规则挖掘 ,推荐/协同过滤,隐马尔科夫模型 ,时间序列算法,遗传算法,序列模式挖掘。

    6.降维算法

    7.深度学习算法之神经网络

    8.大数据和人工智能的关系和区别

第二章:大数据部门下分几个小部门或几个组,以及几个组间的分工合作关系(续讲)

    9.大数据平台组

    10.算法组

    11.推荐系统组

    12.搜索组

    13.用户画像组

    14.数据分析组

    15.工程组

    16.大数据部门几个组分工合作关系

第三章:大数据部门都有哪些职位

    17.Hadoop平台运维工程师

    18.大数据平台工程师

    19.大数据ETL工程师

    20.流式计算工程师

    21.数据仓库工程师

    22.Spark工程师

    23.搜索工程师

    24.推荐算法工程师

    25.用户画像工程师

    26.自然语言处理NLP工程师

    27.机器学习工程师

    28.数据挖掘工程师

    29.深度学习工程师

    30.数据分析师

    31.web 开发工程师偏后台接口

    32.前端工程师

    33.大数据产品经理

    34.大数据平台总监

    35.算法总监

    36.数据分析总监

    37.大数据架构师.算法架构师.首席大数据架构师

    38.大数据副总裁VP

第四章:每个职位实际岗位技能要求和关注的技能关键词

    39.关键的实际工作岗位技能要求和关注的技能关键词

第五章:各个职位之间的协作配合关系

    40.各个职位之间的工作配合关系和跨部门协作。

第六章:各个职位的市场薪资水平

    41、各个职位的市场薪资水平,月薪/年薪,上涨潜力分析

第七章:各个职位对应的职业生涯规划,发展路线

    42.各个职位对应的职业生涯规划,发展路线,向上发展中触达的天花板瓶颈分析。

第八章:大数据人工智能常见技术框架和算法的知识详细概要(由浅入深)

    43.Hadoop详细介绍

    44.Spark详细介绍

    45.Hive详细介绍

    46.Strom详细介绍

    47.Hbase详细介绍

    48.Solr详细介绍

    49.Elasticsearch详细介绍

    50.LDA潜在狄利克雷分布模型

    51.minhash聚类

    52.Canopy聚类

    53.贝叶斯分类算法

    54.关联规则之频繁项集挖掘算法

    55.SVM支持向量机分类算法

    56.SGD逻辑回归分类算法

    57.meanshift均值漂移聚类

    58.fkmeans模糊聚类

    59.随机森林分类算法

    60.遗传算法

    61.推荐系统实战

    62.协同过滤

    63.推荐组合策略

    64.推荐冷启动解决方案

    65.基于storm的实时协同过滤推荐-实时推荐

    66.基于关联规则的商品推荐

    67.图像识别--相似图片推荐

    68.基于用户画像的个性化商品推荐

    69.基于HMM隐马尔科夫模型的商品推荐

    70.基于序列模式挖掘的商品推荐

    71.推荐效果评估及目标

    72.个性化搜索

    73.wms仓储管理系统中库房商品拣货路径的优化


课程亮点:

1.科普技术知识,讲解大数据部门都有哪些职位,每个职位实际岗位技能要求,和各个职位之前的协作配合关系,还有大数据、人工智能、算法、深度学习。机器学习、数据挖掘、推荐、用户画像、数据分析、前端,app,后台服务、中间件工程师,架构部门之间的区别及工作技能侧重点,未来的职业生涯规划。

2.不同岗位,关注哪些技能关键词更合适。

3.各种不同的技术岗位(大数据、算法、深度学习。机器学习、数据挖掘、推荐、用户画像、数据分析、前端,app,后台服务、中间件工程师、Java、python、Scala)等等涉及的重要知识点;

4.各类算法运用的知识的不同之处;各种技术岗位的简单科普;



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* 课程提供者:充电了么

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