大数据用户画像系统架构设计
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老师介绍

  • 陈敬雷

    陈敬雷

    陈敬雷 充电了么创始人,CEO兼CTO,中国首席数据官联盟专家委员。陈敬雷拥有十几年互联网从业经验,曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务,在技术领域,尤其在大数据和人工智能方向有着丰富的算法工程落地实战经验,其中在猎聘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 用户画像是一个非常通用普遍使用的系统,从数据计算时效性上来讲分离线计算和实时计算。下面我们从上到下详细看下每个架构模块。个性化推荐、搜索引擎、运营推广需要获取某个或某些用户画像数据的时候直接可以毫秒级别从搜索索引里搜索出结果,快速返回给调用方数据。下面我们详细讲一下。
1、 课程咨询加老师助理微信:助理1微信: chenjinglei88 ,助理2微信: omf6757
2、 决定购买并想得到陈敬雷老师亲自指导(课程或自己项目难题均可)加老师微信: chenjinglei66
大数据用户画像系统架构设计

一、课程优势

本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套2020年10月新书《分布式机器学习实战》人工智能科学与技术丛书,
对应京东自营链接地址:
https://item.jd.com/12743009.html

新书配合此实战课程结合学习,一静一动,互补高效学习!
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本课程由互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课,覆盖技术面很广,课程内容来自陈敬雷老师在一线大型互联网公司的多年实战经验总结,技术最前沿的重量级干货分享!

二、课程简介

       用户画像是一个非常通用普遍使用的系统,从我们的架构图中可以看出,从数据计算时效性上来讲分离线计算和实时计算。离线计算一般是每天晚上全量计算所有用户,或者按需把用户数据发生变化的那批用户重新计算。离线计算主要是使用Hive SQL语句处理、Spark数据处理、或者基于机器学习算法来算用户忠诚度模型、用户价值模型、用户心理模型等。实时计算指定的通过Flume实时日志收集用户行为数据传输到Kafka消息队列,让流计算框架Flink/Storm/SparkStreaming等去实时消费处理用户数据,并触发实时计算模型,计算完成后把新增的用户画像数据更新搜索索引。个性化推荐、运营推广需要获取某个或某些用户画像数据的时候直接可以毫秒级别从搜索索引里搜索出结果,快速返回给调用方数据。这是从计算架构大概分了两条线离线处理和实时。下面我们从上到下详细看下每个架构模块。

如下就是我们要讲的大数据用户画像架构图,请大家仔细欣赏、品味:



这节课我们就对大数据用户画像系统的整体架构和各个子系统做了详细的讲解,解开用户画像系统神秘的面纱!

额外福利
       加助理微信chenjinglei88邀请进入技术大牛交流群,和陈敬雷老师及各位大佬一起探讨交流技术问题,同时额外免费领取一门干货精品课


三、老师介绍

陈敬雷  充电了么创始人,CEO兼CTO

陈敬雷,北京充电了么科技有限公司创始人,CEO兼CTO,中国首席数据官联盟专家委员
,十几年互联网从业经验,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,曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务,对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验,在技术领域,尤其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,其中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。

目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业,研发了充电了么app和网站www.chongdianleme.com,用深度学习算法、nlp、推荐引擎等技术来高效提升在线学习效率。


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* 课程提供者:充电了么