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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

第一節(jié)：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)之大數(shù)據(jù)知識原理篇 1.什么是大數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景是什么；
2.大數(shù)據(jù)平臺如何驅(qū)動業(yè)務(wù)持續(xù)增長；
3.大數(shù)據(jù)平臺發(fā)展三個階段是什么（What->Why->How）;
4.大數(shù)據(jù)平臺發(fā)展階段一（What）：是什么，快速描述業(yè)務(wù)，提供數(shù)據(jù)原材料;
5.大數(shù)據(jù)平臺發(fā)展階段二（Why）：為什么，分析波動 root cause；
6.大數(shù)據(jù)平臺發(fā)展階段三（How）：怎么做，數(shù)據(jù)化運營實踐落地；
第二節(jié)：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)之大數(shù)據(jù)總體架構(gòu)篇 1.為什么要構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺；
2.大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建的目標(biāo)與方案是什么；
3.大數(shù)據(jù)倉庫如何建設(shè)（數(shù)據(jù)接入清洗/數(shù)據(jù)倉庫表設(shè)計與ETL）；
4.大數(shù)據(jù)平臺化與產(chǎn)品化建設(shè)(ODS->DW->DM->APP)；
5.大數(shù)據(jù)指標(biāo)體系化、分析框架設(shè)計；
6.大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)的重難點實踐；
7.我們的實踐案例；
第三節(jié)：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)之機器學(xué)習(xí)知識原理篇 1.機器學(xué)習(xí)是什么；
2.機器學(xué)習(xí)與人工智能、深度學(xué)習(xí)關(guān)系；
3.機器學(xué)習(xí)應(yīng)用場景是什么；
4.機器學(xué)習(xí)分類；
5.機器學(xué)習(xí)評估指標(biāo)；
6.機器學(xué)習(xí)常用數(shù)學(xué)知識；
第四節(jié)：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)之機器學(xué)習(xí)算法篇 1.機器學(xué)習(xí)算法分類方法；
2.機器學(xué)習(xí)之監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（Nave Bayes、LR、GBDT、FM、FFM、DeepFM、FTRL、Deep & Wide等）；
3.機器學(xué)習(xí)之無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（K-Means、PCA、LDA等）；
4.我們的實踐案例；
第五節(jié)：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)之機器學(xué)習(xí)流程篇 1.樣本如何抽取；
2.如何做特征工程（特征提取，特征離散化，特征交叉等）；
3.如何大規(guī)模高效離線訓(xùn)練模型（訓(xùn)練集、測試集、驗證集／評估指標(biāo)AUC、ABTest 等）；
4.模型上線；
5.特征上線；
6.我們的實踐案例；
第六節(jié)：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)之機器學(xué)習(xí)平臺發(fā)展篇 1.機器學(xué)習(xí)平臺之小作坊生產(chǎn)模式；
2.機器學(xué)習(xí)平臺之流水線生產(chǎn)模式；
3.機器學(xué)習(xí)平臺之大規(guī)模機器學(xué)習(xí)模式；
4.機器學(xué)習(xí)平臺之大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模式；
5.我們實踐案例；
第七節(jié)：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)之機器學(xué)習(xí)關(guān)鍵技術(shù)篇 1.用戶畫像系統(tǒng)；
2.系統(tǒng)冷啟動；
3.評測指標(biāo)與系統(tǒng)；
4.ABTest平臺；
5.我們的實踐案例；
第八節(jié)：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)之語言工具篇 1.Python與Scala如何選擇；
2.Spark使用及其性能優(yōu)化；
3.Hadoop使用及其使用優(yōu)化；
4.Redis使用及其使用優(yōu)化；
5.Elasticsearch使用及其使用優(yōu)化；
6.我們實踐案例；
第九節(jié)：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)之機器學(xué)習(xí)案例篇（推薦系統(tǒng)線上工程架構(gòu)設(shè)計與實踐） 1.互聯(lián)網(wǎng)大型系統(tǒng)架構(gòu)演進(jìn)（單體、水平分層、SOA、微服務(wù)架構(gòu)）；
2.推薦系統(tǒng)架構(gòu)演進(jìn)（石器時代、鐵器時代、蒸汽時代）；
3.我們的實踐案例；
第十節(jié)：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)之機器學(xué)習(xí)案例篇（推薦系統(tǒng)離線工程架構(gòu)實踐） 1.離線訓(xùn)練作坊模式（單機）；
2.離線訓(xùn)練流水線模式（ODS、DW、DM、分布式訓(xùn)練、線上預(yù)測等/DataPipeline、T raining Pipeline、Model Serving）；
3.離線訓(xùn)練平臺化模式（服務(wù)眾多業(yè)務(wù)線，每個業(yè)務(wù)線一鍵接入）；
4.在線特征系統(tǒng)生產(chǎn)調(diào)度架構(gòu)演進(jìn)；
5.我們的實踐案例；
第十一節(jié)：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)之機器學(xué)習(xí)案例篇（推薦系統(tǒng)召回算法設(shè)計與實踐） 1.商品主題模型；
2.商品物品詞模型；
3.基于內(nèi)容商品相似度模型；
4.基于用戶行為的CF模型演進(jìn)；
5.基于隨機游走模型；
6.實時召回模型；
7.我們的實踐案例；
第十二節(jié)：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)之機器學(xué)習(xí)案例篇（推薦系統(tǒng)排序算法設(shè)計與實踐） 1.Al l In One階段；
2.分層排序階段；
3.人工權(quán)重階段；
4.機器學(xué)習(xí)模型階段；
5.實時模型階段；
6.我們的實踐案例；
第十三節(jié)：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)之機器學(xué)習(xí)案例篇（搜索系統(tǒng)工程以及召回排序算法設(shè)計與實踐）