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1、头条NLP推荐系统基础
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介绍
全部
解锁式学习
自由式学习
15_sparkstreaming组件介绍.mp4
全部任务
01_第一天内容介绍.mp4
02_推荐系统概念.mp4
03_推荐和web区别.mp4
04_大数据lambda架构介绍...
05_推荐算法架构.mp4
06_推荐整体流程说明.mp4
07_推荐模型构建流程.mp4
08_协同过滤的基本思路.mp4
09_相似度计算的方法.mp4
10_协同过滤通过杰卡德相似度计...
11_协同过滤_连续评分数据通过...
12_基于模型的协同过滤算法.m...
13_基于模型的推荐算法_矩阵分...
14_推荐系统的评估_准确性和覆...
15_推荐系统的评估_探索与利用...
16_推荐系统的评估实践.mp4
17_推荐系统的冷启动_用户冷启...
18_推荐系统的冷启动_物品冷启...
19_基于内容推荐介绍.mp4
20_基于内容推荐和基于物品协同...
21_电影评分预测案例_思路分析...
22_电影评分预测案例_关键代码...
23_电影评分预测案例_基于物品...
24_第一天内容回顾.mp4
01_baseline概念介绍....
02_baseline_梯度下降...
03_baseline梯度下降优...
04_baseline_数据集拆...
05_baseline_数据集拆...
06_baseline_交替最小...
07_baseline_交替最小...
08_LFM原理和损失优化.mp...
09_LFM推导分析.mp4
10_LFM代码实现.mp4
11_基于内容推荐概述.mp4
12_使用tf-idf进行关键词...
13_数据合并.mp4
14_TF-idf为每一部电影提...
15_用户画像的建立.mp4
16_基于内容推荐过程回顾.mp...
17_word2Vec词向量模型...
18_词向量回顾.mp4
19_虚拟机配置说明.mp4
01_第三天的内容回顾.mp4
02_Hadoop概念和发展过程...
03_Hadoop组件介绍_HD...
04_Hadoop组件介绍_Ma...
05_Hadoop组件介绍_YA...
06_hdfs启动和常用shel...
07_hdfs架构介绍.mp4
08_hdfs的安装.mp4
09_yarn作用.mp4
10_yarn的架构.mp4
11_第三天上午内容回顾.mp4
12_mapreduce介绍&h...
13_MRJob简介.mp4
14_MRJob实现wordco...
15_MRJob案例_topn统...
16_MRJob案例_文件joi...
17_mapreduce执行过程...
18_mapreduce架构.m...
19_hadoop生态介绍.mp...
20_hdfs的读写流程.mp4
21_大数据框架发行版选择问题....
22_大数据和互联网产品配合.m...
23_数据分析工作示例.mp4
01_第四天的内容回顾.mp4
02_Hive的概念.mp4
03_Hive的架构.mp4
04_HQL和传统关系型数据库对...
05_Hive的安装.mp4
06_Hive的基本使用.mp4
07_Hive的内部表和外部表....
08_Hive的分区表.mp4
09_Hive的自定义函数.mp...
10_Hive综合案例说明.mp...
11_Hive综合案例实现.mp...
12_Hive内容总结.mp4
13_sqoop简介.mp4
14_sqoop导入mysql数...
15_Hbase概念.mp4
16_Hbase的事务和CAP定...
17_Hbase的基础架构.mp...
18_Hbase回顾.mp4
01_第五天内容回顾.mp4
02_spark简介.mp4
03_spark的wordcou...
04_spark中RDD概念的介...
05_RDD的创建_parall...
06_RDD的三类算子介绍.mp...
07_RDD的算子练习_tran...
08_RDD的算子练习_acti...
09_pycharm链接cent...
10_spark案例wordco...
11_spark案例pvuv&t...
12_spark案例pvuv&t...
13_spark案例ip统计分析...
14_spark案例ip统计代码...
15_spark案例ip统计完成...
16_sparkstandalo...
17_spark的安装.mp4
18_spark_core回顾....
19_HBase回顾.mp4
20_HBase_shell介绍...
21_HBase表设计案例.mp...
22_hive_on_HBase...
23_happybase操作hb...
24_第五天重点回顾.mp4
01_第六天的内容回顾.mp4
02_SparkSQl介绍.mp...
03_SparkSQL中data...
04_远程连接jupyterno...
05_从CSV文件读取数据创建D...
06_SparkSQL的Data...
07_SparkSQL的Data...
08_SparkSQL从内存中加...
09_SparkSQL从文件中加...
10_数据清洗案例_数据去重.m...
11_数据清洗案例_缺失值处理....
12_数据清洗案例_异常值处理....
13_sparkSQL回顾.mp...
14_sparkstreamin...
15_sparkstreamin...
16_sparkstreamin...
17_sparkstreamin...
18_sparkstreamin...
19_sparkstreamin...
20_算法相关内容回顾.mp4
21_框架相关内容回顾.mp4
01_第七天的内容回顾.mp4
02_数据集分析_逻辑回归模型创...
03_数据集分析_协同过滤模型创...
04_Pandas拆分数据.mp...
05_用户行为数据情况分析.mp...
06_用户类别ALS模型训练_评...
07_用户类别ALS模型训练完成...
08_通过spark进行oneh...
09_根据时间划分训练集测试集....
10_用户特征数据缺失值处理分析...
11_sparkMLlib创建随...
12_缺失值预测完毕数据回填.m...
13_CTR预估数据准备完成.m...
14_SparkML训练逻辑回归...
15_SparkML训练CTR预...
16_SparkML训练CTR预...
17_根据用户喜好的类别找到对应...
18_离线推荐实时推荐说明.mp...
19_实时推荐完成.mp4
20_推荐命令行运行效果展示.m...
21_推荐过程回顾&问题说明.m...
22_第七天内容回顾.mp4
01_第一天内容介绍.mp4
02_推荐系统概念.mp4
03_推荐和web区别.mp4
04_大数据lambda架构介绍...
05_推荐算法架构.mp4
06_推荐整体流程说明.mp4
07_推荐模型构建流程.mp4
08_协同过滤的基本思路.mp4
09_相似度计算的方法.mp4
10_协同过滤通过杰卡德相似度计...
11_协同过滤_连续评分数据通过...
12_基于模型的协同过滤算法.m...
13_基于模型的推荐算法_矩阵分...
14_推荐系统的评估_准确性和覆...
15_推荐系统的评估_探索与利用...
16_推荐系统的评估实践.mp4
17_推荐系统的冷启动_用户冷启...
18_推荐系统的冷启动_物品冷启...
19_基于内容推荐介绍.mp4
20_基于内容推荐和基于物品协同...
21_电影评分预测案例_思路分析...
22_电影评分预测案例_关键代码...
23_电影评分预测案例_基于物品...
24_第一天内容回顾.mp4
01_baseline概念介绍....
02_baseline_梯度下降...
03_baseline梯度下降优...
04_baseline_数据集拆...
05_baseline_数据集拆...
06_baseline_交替最小...
07_baseline_交替最小...
08_LFM原理和损失优化.mp...
09_LFM推导分析.mp4
10_LFM代码实现.mp4
11_基于内容推荐概述.mp4
12_使用tf-idf进行关键词...
13_数据合并.mp4
14_TF-idf为每一部电影提...
15_用户画像的建立.mp4
16_基于内容推荐过程回顾.mp...
17_word2Vec词向量模型...
18_词向量回顾.mp4
19_虚拟机配置说明.mp4
01_第三天的内容回顾.mp4
02_Hadoop概念和发展过程...
03_Hadoop组件介绍_HD...
04_Hadoop组件介绍_Ma...
05_Hadoop组件介绍_YA...
06_hdfs启动和常用shel...
07_hdfs架构介绍.mp4
08_hdfs的安装.mp4
09_yarn作用.mp4
10_yarn的架构.mp4
11_第三天上午内容回顾.mp4
12_mapreduce介绍&h...
13_MRJob简介.mp4
14_MRJob实现wordco...
15_MRJob案例_topn统...
16_MRJob案例_文件joi...
17_mapreduce执行过程...
18_mapreduce架构.m...
19_hadoop生态介绍.mp...
20_hdfs的读写流程.mp4
21_大数据框架发行版选择问题....
22_大数据和互联网产品配合.m...
23_数据分析工作示例.mp4
01_第四天的内容回顾.mp4
02_Hive的概念.mp4
03_Hive的架构.mp4
04_HQL和传统关系型数据库对...
05_Hive的安装.mp4
06_Hive的基本使用.mp4
07_Hive的内部表和外部表....
08_Hive的分区表.mp4
09_Hive的自定义函数.mp...
10_Hive综合案例说明.mp...
11_Hive综合案例实现.mp...
12_Hive内容总结.mp4
13_sqoop简介.mp4
14_sqoop导入mysql数...
15_Hbase概念.mp4
16_Hbase的事务和CAP定...
17_Hbase的基础架构.mp...
18_Hbase回顾.mp4
01_第五天内容回顾.mp4
02_spark简介.mp4
03_spark的wordcou...
04_spark中RDD概念的介...
05_RDD的创建_parall...
06_RDD的三类算子介绍.mp...
07_RDD的算子练习_tran...
08_RDD的算子练习_acti...
09_pycharm链接cent...
10_spark案例wordco...
11_spark案例pvuv&t...
12_spark案例pvuv&t...
13_spark案例ip统计分析...
14_spark案例ip统计代码...
15_spark案例ip统计完成...
16_sparkstandalo...
17_spark的安装.mp4
18_spark_core回顾....
19_HBase回顾.mp4
20_HBase_shell介绍...
21_HBase表设计案例.mp...
22_hive_on_HBase...
23_happybase操作hb...
24_第五天重点回顾.mp4
01_第六天的内容回顾.mp4
02_SparkSQl介绍.mp...
03_SparkSQL中data...
04_远程连接jupyterno...
05_从CSV文件读取数据创建D...
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07_SparkSQL的Data...
08_SparkSQL从内存中加...
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10_数据清洗案例_数据去重.m...
11_数据清洗案例_缺失值处理....
12_数据清洗案例_异常值处理....
13_sparkSQL回顾.mp...
14_sparkstreamin...
15_sparkstreamin...
16_sparkstreamin...
17_sparkstreamin...
18_sparkstreamin...
19_sparkstreamin...
20_算法相关内容回顾.mp4
21_框架相关内容回顾.mp4
01_第七天的内容回顾.mp4
02_数据集分析_逻辑回归模型创...
03_数据集分析_协同过滤模型创...
04_Pandas拆分数据.mp...
05_用户行为数据情况分析.mp...
06_用户类别ALS模型训练_评...
07_用户类别ALS模型训练完成...
08_通过spark进行oneh...
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10_用户特征数据缺失值处理分析...
11_sparkMLlib创建随...
12_缺失值预测完毕数据回填.m...
13_CTR预估数据准备完成.m...
14_SparkML训练逻辑回归...
15_SparkML训练CTR预...
16_SparkML训练CTR预...
17_根据用户喜好的类别找到对应...
18_离线推荐实时推荐说明.mp...
19_实时推荐完成.mp4
20_推荐命令行运行效果展示.m...
21_推荐过程回顾&问题说明.m...
22_第七天内容回顾.mp4
课件资料下载
课件资料下载
01_内容介绍.mp4
02_推荐系统概念.mp4
03_推荐和web区别.mp4
04_大数据lambda架构介绍...
05_推荐算法架构.mp4
06_推荐整体流程说明.mp4
07_推荐模型构建流程.mp4
08_协同过滤的基本思路.mp4
09_相似度计算的方法.mp4
10_协同过滤通过杰卡德相似度计...
11_协同过滤_连续评分数据通过...
每日作业
12_基于模型的协同过滤算法.m...
13_基于模型的推荐算法_矩阵分...
14_推荐系统的评估_准确性和覆...
15_推荐系统的评估_探索与利用...
16_推荐系统的评估实践.mp4
17_推荐系统的冷启动_用户冷启...
18_推荐系统的冷启动_物品冷启...
19_基于内容推荐介绍.mp4
20_基于内容推荐和基于物品协同...
21_电影评分预测案例_思路分析...
22_电影评分预测案例_关键代码...
每日作业
23_电影评分预测案例_基于物品...
24_内容回顾.mp4
01_baseline概念介绍....
04_baseline_数据集拆...
02_baseline_梯度下降...
03_baseline梯度下降优...
05_baseline_数据集拆...
06_baseline_交替最小...
07_baseline_交替最小...
每日作业
08_LFM原理和损失优化.av...
09_LFM推导分析.avi
10_LFM代码实现.avi
11_基于内容推荐概述.avi
12_使用tf-idf进行关键词...
13_数据合并.avi
14_TF-idf为每一部电影提...
15_用户画像的建立.avi
16_基于内容推荐过程回顾.av...
17_word2Vec词向量模型...
18_词向量回顾.avi
19_虚拟机配置说明.avi
01_内容回顾.avi
02_Hadoop概念和发展过程...
每日作业
03_Hadoop组件介绍_HD...
04_Hadoop组件介绍_Ma...
05_Hadoop组件介绍_YA...
06_hdfs启动和常用shel...
07_hdfs架构介绍.avi
08_hdfs的安装.avi
09_yarn作用.avi
10_yarn的架构.avi
11_上午内容回顾.avi
12_mapreduce介绍&h...
13_MRJob简介.avi
每日作业
14_MRJob实现wordco...
15_MRJob案例_topn统...
16_MRJob案例_文件joi...
17_mapreduce执行过程...
18_mapreduce架构.a...
19_hadoop生态介绍.av...
20_hdfs的读写流程.avi
21_大数据框架发行版选择问题....
22_大数据和互联网产品配合.a...
23_数据分析工作示例.avi
01_内容回顾.avi
每日作业
02_Hive的概念.avi
03_Hive的架构.avi
04_HQL和传统关系型数据库对...
05_Hive的安装.avi
06_Hive的基本使用.avi
07_Hive的内部表和外部表....
08_Hive的分区表.avi
09_Hive的自定义函数.av...
10_Hive综合案例说明.av...
每日作业
11_Hive综合案例实现.av...
12_Hive内容总结.avi
13_sqoop简介.avi
14_sqoop导入mysql数...
15_Hbase概念.avi
16_Hbase的事务和CAP定...
17_Hbase的基础架构.av...
每日作业
18_Hbase回顾.avi
01_内容回顾.avi
02_spark简介.avi
03_spark的wordcou...
04_spark中RDD概念的介...
05_RDD的创建_parall...
06_RDD的三类算子介绍.av...
07_RDD的算子练习_tran...
08_RDD的算子练习_acti...
09_pycharm链接cent...
每日作业
10_spark案例wordco...
11_spark案例pvuv&t...
12_spark案例pvuv&t...
13_spark案例ip统计分析...
14_spark案例ip统计代码...
15_spark案例ip统计完成...
16_sparkstandalo...
17_spark的安装.avi
18_spark_core回顾....
19_HBase回顾.avi
每日作业
20_HBase_shell介绍...
21_HBase表设计案例.av...
22_hive_on_HBase...
23_happybase操作hb...
24_重点回顾.avi
01_内容回顾.avi
02_SparkSQl介绍.av...
03_SparkSQL中data...
04_远程连接jupyterno...
每日作业
05_从CSV文件读取数据创建D...
06_SparkSQL的Data...
07_SparkSQL的Data...
08_SparkSQL从内存中加...
09_SparkSQL从文件中加...
10_数据清洗案例_数据去重.a...
11_数据清洗案例_缺失值处理....
12_数据清洗案例_异常值处理....
13_sparkSQL回顾.av...
14_sparkstreamin...
15_sparkstreamin...
每日作业
16_sparkstreamin...
17_sparkstreamin...
18_sparkstreamin...
19_sparkstreamin...
20_算法相关内容回顾.avi
21_框架相关内容回顾.avi
01_内容回顾.avi
02_数据集分析_逻辑回归模型创...
03_数据集分析_协同过滤模型创...
每日作业
04_Pandas拆分数据.av...
05_用户行为数据情况分析.av...
06_用户类别ALS模型训练_评...
07_用户类别ALS模型训练完成...
08_通过spark进行oneh...
09_根据时间划分训练集测试集....
10_用户特征数据缺失值处理分析...
11_sparkMLlib创建随...
每日作业
12_缺失值预测完毕数据回填.a...
13_CTR预估数据准备完成.a...
14_SparkML训练逻辑回归...
15_SparkML训练CTR预...
16_SparkML训练CTR预...
17_根据用户喜好的类别找到对应...
18_离线推荐实时推荐说明.av...
19_实时推荐完成.avi
20_推荐命令行运行效果展示.a...
21_推荐过程回顾&问题说明.a...
22_内容回顾.avi
01_内容介绍.mp4
02_推荐系统概念.mp4
03_推荐和web区别.mp4
04_大数据lambda架构介绍...
05_推荐算法架构.mp4
06_推荐整体流程说明.mp4
07_推荐模型构建流程.mp4
08_协同过滤的基本思路.mp4
09_相似度计算的方法.mp4
10_协同过滤通过杰卡德相似度计...
11_协同过滤_连续评分数据通过...
每日作业
12_基于模型的协同过滤算法.m...
13_基于模型的推荐算法_矩阵分...
14_推荐系统的评估_准确性和覆...
15_推荐系统的评估_探索与利用...
16_推荐系统的评估实践.mp4
17_推荐系统的冷启动_用户冷启...
18_推荐系统的冷启动_物品冷启...
19_基于内容推荐介绍.mp4
20_基于内容推荐和基于物品协同...
21_电影评分预测案例_思路分析...
22_电影评分预测案例_关键代码...
每日作业
23_电影评分预测案例_基于物品...
24_内容回顾.mp4
01_baseline概念介绍....
04_baseline_数据集拆...
02_baseline_梯度下降...
03_baseline梯度下降优...
05_baseline_数据集拆...
06_baseline_交替最小...
07_baseline_交替最小...
每日作业
08_LFM原理和损失优化.av...
09_LFM推导分析.avi
10_LFM代码实现.avi
11_基于内容推荐概述.avi
12_使用tf-idf进行关键词...
13_数据合并.avi
14_TF-idf为每一部电影提...
15_用户画像的建立.avi
16_基于内容推荐过程回顾.av...
17_word2Vec词向量模型...
18_词向量回顾.avi
19_虚拟机配置说明.avi
01_内容回顾.avi
02_Hadoop概念和发展过程...
每日作业
03_Hadoop组件介绍_HD...
04_Hadoop组件介绍_Ma...
05_Hadoop组件介绍_YA...
06_hdfs启动和常用shel...
07_hdfs架构介绍.avi
08_hdfs的安装.avi
09_yarn作用.avi
10_yarn的架构.avi
11_上午内容回顾.avi
12_mapreduce介绍&h...
13_MRJob简介.avi
每日作业
14_MRJob实现wordco...
15_MRJob案例_topn统...
16_MRJob案例_文件joi...
17_mapreduce执行过程...
18_mapreduce架构.a...
19_hadoop生态介绍.av...
20_hdfs的读写流程.avi
21_大数据框架发行版选择问题....
22_大数据和互联网产品配合.a...
23_数据分析工作示例.avi
01_内容回顾.avi
每日作业
02_Hive的概念.avi
03_Hive的架构.avi
04_HQL和传统关系型数据库对...
05_Hive的安装.avi
06_Hive的基本使用.avi
07_Hive的内部表和外部表....
08_Hive的分区表.avi
09_Hive的自定义函数.av...
10_Hive综合案例说明.av...
每日作业
11_Hive综合案例实现.av...
12_Hive内容总结.avi
13_sqoop简介.avi
14_sqoop导入mysql数...
15_Hbase概念.avi
16_Hbase的事务和CAP定...
17_Hbase的基础架构.av...
每日作业
18_Hbase回顾.avi
01_内容回顾.avi
02_spark简介.avi
03_spark的wordcou...
04_spark中RDD概念的介...
05_RDD的创建_parall...
06_RDD的三类算子介绍.av...
07_RDD的算子练习_tran...
08_RDD的算子练习_acti...
09_pycharm链接cent...
每日作业
10_spark案例wordco...
11_spark案例pvuv&t...
12_spark案例pvuv&t...
13_spark案例ip统计分析...
14_spark案例ip统计代码...
15_spark案例ip统计完成...
16_sparkstandalo...
17_spark的安装.avi
18_spark_core回顾....
19_HBase回顾.avi
每日作业
20_HBase_shell介绍...
21_HBase表设计案例.av...
22_hive_on_HBase...
23_happybase操作hb...
24_重点回顾.avi
01_内容回顾.avi
02_SparkSQl介绍.av...
03_SparkSQL中data...
04_远程连接jupyterno...
每日作业
05_从CSV文件读取数据创建D...
06_SparkSQL的Data...
07_SparkSQL的Data...
08_SparkSQL从内存中加...
09_SparkSQL从文件中加...
10_数据清洗案例_数据去重.a...
11_数据清洗案例_缺失值处理....
12_数据清洗案例_异常值处理....
13_sparkSQL回顾.av...
14_sparkstreamin...
15_sparkstreamin...
每日作业
16_sparkstreamin...
17_sparkstreamin...
18_sparkstreamin...
19_sparkstreamin...
20_算法相关内容回顾.avi
21_框架相关内容回顾.avi
01_内容回顾.avi
02_数据集分析_逻辑回归模型创...
03_数据集分析_协同过滤模型创...
每日作业
04_Pandas拆分数据.av...
05_用户行为数据情况分析.av...
06_用户类别ALS模型训练_评...
07_用户类别ALS模型训练完成...
08_通过spark进行oneh...
09_根据时间划分训练集测试集....
10_用户特征数据缺失值处理分析...
11_sparkMLlib创建随...
每日作业
12_缺失值预测完毕数据回填.a...
13_CTR预估数据准备完成.a...
14_SparkML训练逻辑回归...
15_SparkML训练CTR预...
16_SparkML训练CTR预...
17_根据用户喜好的类别找到对应...
18_离线推荐实时推荐说明.av...
19_实时推荐完成.avi
20_推荐命令行运行效果展示.a...
21_推荐过程回顾&问题说明.a...
22_内容回顾.avi
资料文档下载
资料文档下载
01_内容介绍.mp4
02_推荐系统概念.mp4
03_推荐和web区别.mp4
04_大数据lambda架构介绍...
05_推荐算法架构.mp4
06_推荐整体流程说明.mp4
07_推荐模型构建流程.mp4
08_协同过滤的基本思路.mp4
09_相似度计算的方法.mp4
10_协同过滤通过杰卡德相似度计...
11_协同过滤_连续评分数据通过...
每日作业
12_基于模型的协同过滤算法.m...
13_基于模型的推荐算法_矩阵分...
14_推荐系统的评估_准确性和覆...
15_推荐系统的评估_探索与利用...
16_推荐系统的评估实践.mp4
17_推荐系统的冷启动_用户冷启...
18_推荐系统的冷启动_物品冷启...
19_基于内容推荐介绍.mp4
20_基于内容推荐和基于物品协同...
21_电影评分预测案例_思路分析...
22_电影评分预测案例_关键代码...
每日作业
23_电影评分预测案例_基于物品...
24_内容回顾.mp4
01_baseline概念介绍....
04_baseline_数据集拆...
02_baseline_梯度下降...
03_baseline梯度下降优...
05_baseline_数据集拆...
06_baseline_交替最小...
07_baseline_交替最小...
每日作业
08_LFM原理和损失优化.av...
09_LFM推导分析.avi
10_LFM代码实现.avi
11_基于内容推荐概述.avi
12_使用tf-idf进行关键词...
13_数据合并.avi
14_TF-idf为每一部电影提...
15_用户画像的建立.avi
16_基于内容推荐过程回顾.av...
17_word2Vec词向量模型...
18_词向量回顾.avi
19_虚拟机配置说明.avi
01_内容回顾.avi
02_Hadoop概念和发展过程...
每日作业
03_Hadoop组件介绍_HD...
04_Hadoop组件介绍_Ma...
05_Hadoop组件介绍_YA...
06_hdfs启动和常用shel...
07_hdfs架构介绍.avi
08_hdfs的安装.avi
09_yarn作用.avi
10_yarn的架构.avi
11_上午内容回顾.avi
12_mapreduce介绍&h...
13_MRJob简介.avi
每日作业
14_MRJob实现wordco...
15_MRJob案例_topn统...
16_MRJob案例_文件joi...
17_mapreduce执行过程...
18_mapreduce架构.a...
19_hadoop生态介绍.av...
20_hdfs的读写流程.avi
21_大数据框架发行版选择问题....
22_大数据和互联网产品配合.a...
23_数据分析工作示例.avi
01_内容回顾.avi
每日作业
02_Hive的概念.avi
03_Hive的架构.avi
04_HQL和传统关系型数据库对...
05_Hive的安装.avi
06_Hive的基本使用.avi
07_Hive的内部表和外部表....
08_Hive的分区表.avi
09_Hive的自定义函数.av...
10_Hive综合案例说明.av...
每日作业
11_Hive综合案例实现.av...
12_Hive内容总结.avi
13_sqoop简介.avi
14_sqoop导入mysql数...
15_Hbase概念.avi
16_Hbase的事务和CAP定...
17_Hbase的基础架构.av...
每日作业
18_Hbase回顾.avi
01_内容回顾.avi
02_spark简介.avi
03_spark的wordcou...
04_spark中RDD概念的介...
05_RDD的创建_parall...
06_RDD的三类算子介绍.av...
07_RDD的算子练习_tran...
08_RDD的算子练习_acti...
09_pycharm链接cent...
每日作业
10_spark案例wordco...
11_spark案例pvuv&t...
12_spark案例pvuv&t...
13_spark案例ip统计分析...
14_spark案例ip统计代码...
15_spark案例ip统计完成...
16_sparkstandalo...
17_spark的安装.avi
18_spark_core回顾....
19_HBase回顾.avi
每日作业
20_HBase_shell介绍...
21_HBase表设计案例.av...
22_hive_on_HBase...
23_happybase操作hb...
24_重点回顾.avi
01_内容回顾.avi
02_SparkSQl介绍.av...
03_SparkSQL中data...
04_远程连接jupyterno...
每日作业
05_从CSV文件读取数据创建D...
06_SparkSQL的Data...
07_SparkSQL的Data...
08_SparkSQL从内存中加...
09_SparkSQL从文件中加...
10_数据清洗案例_数据去重.a...
11_数据清洗案例_缺失值处理....
12_数据清洗案例_异常值处理....
13_sparkSQL回顾.av...
14_sparkstreamin...
15_sparkstreamin...
每日作业
16_sparkstreamin...
17_sparkstreamin...
18_sparkstreamin...
19_sparkstreamin...
20_算法相关内容回顾.avi
21_框架相关内容回顾.avi
01_内容回顾.avi
02_数据集分析_逻辑回归模型创...
03_数据集分析_协同过滤模型创...
每日作业
04_Pandas拆分数据.av...
05_用户行为数据情况分析.av...
06_用户类别ALS模型训练_评...
07_用户类别ALS模型训练完成...
08_通过spark进行oneh...
09_根据时间划分训练集测试集....
10_用户特征数据缺失值处理分析...
11_sparkMLlib创建随...
每日作业
12_缺失值预测完毕数据回填.a...
13_CTR预估数据准备完成.a...
14_SparkML训练逻辑回归...
15_SparkML训练CTR预...
16_SparkML训练CTR预...
17_根据用户喜好的类别找到对应...
18_离线推荐实时推荐说明.av...
19_实时推荐完成.avi
20_推荐命令行运行效果展示.a...
21_推荐过程回顾&问题说明.a...
22_内容回顾.avi
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森陌夏栀
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完成了
04_baseline_数据集...
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开始学习
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01_baseline概念介绍...
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