这次搞了件大事,整理最新学习路线(含时间分配规划)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了这次搞了件大事,整理最新学习路线(含时间分配规划)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

由于目前各个大厂对推荐系统算法岗位给出了不可想像的待遇,确实按耐不住了我的欲望,所以前一阵子我用了4-5个月学习这方面的知识内容。

平时工作日每天晚大概利用3-4个小时,周六日每天利用大概9-10个小时来学习,从而达到高级算法和数据结构的能力。

你们都知道我之前从事Python、Java等方向工作,所以学习也相对来说比较轻松一些。在我学习后,我发现确实学习这些确实不需要更丰富的经验。

分布式大数据开发建议分成两部分学习,第一部分为大数据生态技术理论,第二部分为算法理论与实践。

学习后完全可以胜任分布式大数据开发,能都使用Hadoop、Spark、Kafka、Zookeeper、Flink等技术实现推荐系统建模、算法选择、算法应用的整个实战项目。结合推荐系统技术栈、实现推荐系统的搭建、用户画像的设计和特征中心的搭建。

如果你决心要在这个领域深耕,那么算法底层方面的知识坚决不可跨越的,欲速则不达。

分享一套当时我学习过的教程,有视频、代码、PPT等,帮助大家打好基础。

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跟着这个路线重新去梳理一下你的学习路线,相信你对推荐算法能力会有质的提升。

资源已经整理好了,文末附下载方式!以下是详细内容介绍~ 

01

大数据技术生态

Hadoop平台

  • Hadoop大数据分布式平台安装搭建与部署

  • Hadoop大数据生态环境体系运维基础理论

  • Hadoop分布式框架系统理论知识

  • 分布式文件系统HDFS存储体系理论知识

  • 分布式文件系统HDFS Shell操作与代码实践

  • 分布式计算引擎MapReduce运行原理与实践开发

  • 分布式计算引擎常用数据计算引擎原理与实践开发

  • 分布式资源调度框架Yarn核心知识与调度原理

  • 分布式资源调度框架Yarn监控配置管理

  • 开源调度工具Airflow工作原理与使用教程

  • MapReduce实现用户行为分析实践

分布式锁服务Zookeeper

  • Zookeeper在大数据系统中的作用与地位

  • Zookeeper的框架原理与协调服务机制

  • Zookeeper分布式锁服务环境部署

  • Zookeeper锁服务Shell实践操作

  • Zookeeper监听器原理

  • Zookeeper竞争选主机制代码实践

  • Zookeeper服务器节点动态上下线实践

分布式数据仓库工具Hive

  • 分布式数据仓库设计定位

  • Hive数据仓库环境部署搭建

  • Hive-DDL查询&修改等实践操作

  • Hive基本语法操作及UDF、UDAF、UDTF应用实践

  • Hive实现动态分区插入原理及操作

  • Hive实现行专列,列传行原理及实践操作

  • Hive常用优化方法及数据倾斜问题分析

  • Hive实现多表关联,避免数据溢出原理及实践操作

  • Hive读取本地/集群文件,数据处理,数据落地实践

  • Hive 实践JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN FUll JOIN

  • Hive 排序优化,ORDER BY和Row() Number()区别

  • Hive 去重场景优化,Distinct和Group by实践

  • Hive 统计数据优化Count场景应用介绍实践

  • Hive 多表关联优化,MAPJOIN的应用场景实践

  • Hive 查询Json数据优化,字符串拼接优化

  • Hive 常用UDF函数原理介绍,实践应用

分布式数据库HBase/Redis

  • HBase数据库设计原理与存储方法

  • HBase物理存储结构和逻辑存储详情解析

  • HBase读写数据流程及Flush流程

  • HBase分布式环境安装部署

  • HBase基本SQL操作与代码实践

  • Redis物理存储结构和逻辑存储原理解析

  • Redis 常用5种数据结构类型结构解析

  • Redis 基本操作命令和应用场景解析

  • HBase RowKey设计原则与优化方法

分布式日志系统Flume

  • Flume在大数据生态系统中的定位与作用

  • Flume架构设计原理及流程

  • Flume自定义Source、Sink多维度实践

  • Flume断点续文件实践

  • Flume事务性及传输流程

  • Flume自定义拦截器原理与实践

 分布式消息队列系统Kafka

  • Kafka设计原理、定位及高可用性原理

  • Kafka与Flume的设计异同点

  • Kafka生产者LSR原理及ACK机制

  • Kafka消费者分区分配策略

  • Kafka分布式环境安装部署

  • Kafka生产者、消费者理论及结合实践

  • Flume+Kafka实时日志采集系统实践

分布式大数据计算引擎Spark

  • Structured Streaming双流join最佳实践

  • Spark原理与架构设计介绍

  • Spark和Hadoop的异同点分析

  • Spark分布式环境搭建部署

  • Spark几种运行模式的原理和对比

  • Spark RDD底层数据原理解析

  • Spark RDD 五种主要配置原理介绍

  • Spark RDD依赖关系与持久化

  • Spark Job的划分与调度信息抽取

  • Spark Transformation与Action算子的区别

  • Spark高可用保证的实现

  • Spark WordCount快速上手实践

  • Spark DataFrame的底层原理与基本操作

  • Spark DataFrame与DataSet之间的交互

  • Spark DataFrame、DataSet、RDD之间的关系

  • Spark SQL自定义函数实践

  • Spark SQL基本操作与Hive实践

  • Spark SQL转RDD、转DataFrame数据结构实践

  • Spark Streaming实时流处理原理与架构

  • Spark Streaming WordCount入门DStream

  • Spark Streaming DStream数据流的创建

  • Spark Streaming DStream有/无状态转化操作

  • Spark Streaming+Kafka应用场景和代码实践

  • 实践计算引擎Structured Streaming原理与优势

  • Structured Streaming基本编程模型和实践

  • Structured Streaming+Kafka应用场景和代码实践

  • Structured Streaming延迟数据处理Watermark原理应用

分布式实时计算引擎Flink

  • Flink原理与架构设计介绍

  • Flink Standalone模式及集群模式安装部署

  • Flink基本编程模型介绍

  • Flink滑动窗口实践数据统计

  • Flink DataStream API之DataSource和自定义Source

  • Flink DataStream API之Partition操作

  • Flink DataStream API之DataSink和自定义Sink区别

  • Flink DataSet批处理原理

  • Flink Dataset API之DataSource和自定义Source

  • Flink Dataset API之Transformations操作

  • Flink Dataset API之Partition操作

  • Flink Dataset API之DataSink和自定义Sink

  • Flink、Dataset、API之Broadcast&Accumulators&Counters

  • Flink Dataset API之DistributedCache(分布式缓存)

  • Flink状态(State)管理与CheckPoint容错恢复

  • Flink Restart Strategies(重启策略)

  • Flink Watermark与Window结合延迟数据处理实践

  • Flink支持的DataType和序列化

02

算法理论部分

机器学习介绍

  • 自然语言处理原理和常用的应用场景

  • 常用的文本处理jieba中文分词库原理与实践

  • Word2Vec文本向量原理和实践

  • TFIDF、TextRank算法原理和代码实践

  • LCS文本相似度计算原理与应用

  • HMM分词算法原理详解

  • 基于深度学习Dssm文本相似性模型原理与实践

用户画像

  • 用户画像的概念和大厂用户画像的应用前景

  • 用户画像数据层原理和ods层数据开发应用实践

  • 用户画像算法层原理和mds、sds层数据开发应用实践

  • 用户画像业务层原理和rpt层数据开发应用实践

  • 用户画像静态数据和动态数据区别和联系

  • 用户画像标签建模场景和应用实践

  • 用户画像标签衰减系数模型介绍,应用实践

  • 用户画像业务应用场景介绍,人群包开发实践

推荐系统-召回

  • 召回策略在推荐系统中的作用和应用场景

  • 常用的召回算法原理分析和源码解读

  • CB、CF算法原理介绍,实践,数据实践

  • 大数据环境下基于协同过滤的应用和实践

  • 基于深度学习的双塔召回算法原理解析和实践

  • 基于内容召回算法的原理和实践

  • ALS模型算法原理与用户召回实践

  • 召回阶段用户、物品冷启动问题实践解决方案

  • 面试答疑-召回面试问题重现,分析,解答

推荐系统-排序

  • 面试答疑-排序面试问题重现,分析,解答

  • 推荐策略在推荐系统中的作用和应用场景

  • 常用的排序算法原理分析和源码解读

  • 排序阶段经典算法的发展历程

  • CTR预估模型在推荐系统中的主要作用

  • LR逻辑回归算法在推荐系统中的基本实践

  • FM、FFM、DeepFFM排序算法原理和实践应用

  • 排序模型进阶FTRL原理和实践

  • 排序模型进阶Wide&Deep原理和实践

03

附加项LeetCode自我提升

 Top50大数据&算法面试数据结构常考题解析

本视频出品人:毕业于985博士--徐风,目前就职于BAT之一,大数据推荐算法专家,在BAT曾主导和参与30+商业项目。

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曾获得1100支参赛团Kaggle竞赛一等奖,在某知名互联网公司担任算法工程师,通过改进竞价算法,使公司净利率提高100%。

有幸当时接触到了这份资源,能有一位这样的学术届与工业届双开花的大佬教程陪伴,完成从学校到职场的过渡。

以上是关于这次搞了件大事,整理最新学习路线(含时间分配规划)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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