新闻中心

07_推荐系统算法详解

基于用户（User-CF）： 基于用户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有用户对物品的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，并推荐近邻所偏好的物品。 在一般的应用中是采用计算“K-近邻”的算法；基于这K个邻居的历史偏好信息，为当前用户进行推荐。

七大详解领域：用户行为模型、协同思想的运用、离线与实时处理策略，应用场景的多样性，以及落地实践中的难题。 目标导向：通过学习，你将理解并能独立构建企业级推荐系统，实现个性化推荐的高效运算。协同过滤，简单来说，就是利用用户和物品之间的关系，如物品的相似性或用户的喜好一致性，进行推荐。

u2u算法，作为推荐系统中的重要策略，其核心在于挖掘用户间的相似性，通过两种主要范式展现其独特魅力：基于邻域的启发式算法 content-based： 简单统计，无需训练，记忆性佳，如协同过滤中的cosine、pearson等。

覆盖率反映了推荐算法发掘长尾的能力，覆盖率越高，说明推荐算法越能够将长尾中的物品推荐给用户。分子部分表示实验中所有被推荐给用户的物品数目（集合去重），分母表示数据集中所有物品的数目。采用GroupLens提供的MovieLens数据集， http：// 。

推荐系统的基石是协同过滤算法，它分为用户行为导向（User-Based）和内容导向（Item-Based）两种策略。User-Based通过计算用户行为向量的相似度来推荐，例如，用户A的向量可能为（1， 4， 1， 2），而用户B的向量为（4， 1， -1， 1）。

我好像发现了专科生秒变优秀密码!

不要说98211了，就普通本科学生而言，四年中要有比专科学生翻倍的上课时间，入学时有两倍以上的高考成绩，学校有更资深的教师，更优秀的同学，更丰富的图书资料，更先进的实验设备，学校有更雄厚的资金，更高更多的学位点，更多的国际合作机会，实力更强的合作伙伴和更多的资金项目来源，以及更加完善的就业渠道。

做好量的积累 大多数专科生的学习能力没有本科生强，尽管这样，我们也要在学校里好好学习，好好积累知识。为了以后的专升本。我们需要这样做。从大一的时候，就要有个规划。要严格要求自己，不能像其他人那样。我们的目标是专升本，它只有一次机会。我们应该牢牢把握住。

第二，扩大知识面 一个优秀的大学生不仅可以掌握他所学的知识，还可以学习一些他感兴趣的课外知识，以拓宽他的视野。除了专业知识，我们还可以学习一些我们感兴趣的非专业知识，如PS， PR， Python等，来提高我们的理解。一方面，这些非专业的知识可以提高我们的学习能力，另一方面，它可以帮助我们不断发展。

这个我好像有自己的感悟。我公司现在基本用大专生的，以前招过本科和研究生，他们都是谈空的虚的，落地不了，适合公司的高层建筑，但是，请问公司有需要高层建筑的人那么多吗？还有刚刚毕业的本科生，都会找公司的毛病，挑公司的各种不好，然后会把你的公司搞乱，再拍拍屁股走人，等等原因。

数据分析需要掌握些什么知识?

1、SQL语言 SQL（结构化查询语言）是一种用于处理和检索关系数据库中存储的数据的计算机语言，是关系数据库管理系统的标准语言。 可视化工具 将数据可视化可以让人更加理解数据。人类都是视觉动物，图形往往比密密麻麻的文字更易于理解。 Python Tableau、FineBI这一类的可视化工具，的确可以自动生成报告。

2、数学知识 数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。

3、数学知识：数学是每一位数据分析师必学的基础知识，对于初级数据分析师来讲，必须要具备一定的公式计算能力，并且要了解常用的模型算法。分析工具：对于初级分析师来看，必须要学会玩转excel，并且要将透视表和公式使用的比较熟练。除此之外，还要学会VBA基本必备，SPSS/SAS/R等分析工具的使用。

4、数据分析需要掌握的知识：数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。

5、AzkabanAzkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。

6、数据分析需要掌握的知识点包括： 统计学基础：理解概率论、描述性统计、推断性统计等，为数据分析提供理论支持。 编程能力：学习如Python、SQL、R语言等编程语言，这些是进行数据分析的基本工具。Python是入门首选，R语言擅长统计分析和绘图，SQL用于数据库操作。

Python人工智能具体学什么?后面好就业吗?

Python培训的就业方向包括数据分析师、算法工程师、数据挖掘工程师以及人工智能工程师等。由于大学院校尚未开设与Python开发相符合的专业，许多想从事Python开发的人会选择参加培训来学习专业技能。Python培训的优势在于能接触到企业的实战项目，培养项目实战开发能力。

Python是人工智能的首选语言，应用广泛、前景好、待遇高、需求量大，学完之后可以从事的岗位有很多，如：人工智能、网络爬虫、web开发、机器学习、数据分析、游戏开发、自动化测试等。

第一阶段学习Python核心编程，主要是Python语言基础、Linux、MySQL，前期学习Python编程语言基础内容；中期主要涉及OOP基础知识，学习后应该能自己处理OOP问题，具有初步软件工程知识并树立模块化编程思想，以及了解什么是数据库以及相关知识。

总体来说，学了Python是百利而无一害的，就业完全不是问题。无论最后你往哪个方向发展，都是非常有前景。Python未来的前景依然是一片大好，应用领域广泛，但Python的人才需求量却十分紧缺，当下正是追赶Python的好时机。但是，这只是当下的现状，越往以后从事Python的人越多。

数据分析培训有哪些课程

大数据挖掘与分析：学员将学习使用各种数据挖掘和分析技术来从海量数据中发现有价值的信息。我们将涵盖机器学习算法、数据可视化工具、统计分析方法等，帮助学员进行数据预测、分类、聚类等任务。

数据分析基础课程通常包括数据处理、数据可视化、统计学基础等内容。这类课程适合数据分析的初学者，帮助他们建立对数据的基本理解和操作能力。例如，Python数据分析课程就是一门很受欢迎的基础课程，通过教授Python编程语言的使用，让学员能够利用Python进行数据处理、数据清洗、数据可视化等工作。

大数据培训学的课程有：数据分析与挖掘、大数据处理与存储技术、数据库技术与管理、数据仓库与商业智能、数据安全与隐私保护。数据分析与挖掘：学习基本的统计学原理和数据分析方法，包括数据清洗、数据可视化、特征工程、机器学习算法等。

PPV课 - 大数据在线学习社区 在这里，大数据爱好者可以找到丰富的大数据和分析课程，紧跟行业动态，提升实战能力。菜鸟学院 - 数据分析网 适合零基础的学习者，菜鸟学院以实战为导向，让你在轻松氛围中掌握数据分析基础。

数据分析培训涵盖的内容包括： 数据分析基础概念培训。这一部分主要向学员介绍数据分析的基本概念、应用领域以及基本流程。包括数据的收集、处理、分析和解读等各个环节的基础知识。 数据处理技能培训。数据处理是数据分析的重要环节，涉及数据的清洗、整合和转换等。

有：统计学基础、数据可视化、数据库和SQL、数据分析方法和技术。统计学基础：学习统计学的基本概念、统计分布、假设检验、回归分析等，掌握统计学的基本原理和方法。学习数据可视化的原理和技巧，掌握使用图表、图形和可视化工具来有效地传达数据的信息和见解。