字節(jié)推薦算法終于開源！吹爆！
最近秋招快要結(jié)束了，然后一直有很多小伙伴經(jīng)常在后臺私信我計算機專業(yè)關(guān)于學(xué)習(xí)路線的問題，可能還是因為沒有真正工作而感到迷茫，而我也作為科班生一路走來，真的深知如果沒有一個明確的方向，真的很容易走彎路，浪費大把的時間 。
了解我的小伙伴知道，我畢業(yè)的時候從事的是服務(wù)端方向，當(dāng)然那個時候也如愿拿到了幾個大廠的服務(wù)端offer。
但是。。
在即將畢業(yè)的時候，我放棄了所有的Offer，在有服務(wù)端知識儲備的情況下，苦學(xué)大數(shù)據(jù)知識，在畢業(yè)后兩個月也拿到了心目中的Offer。
其實說起來，那個時候真猛，如果放到現(xiàn)在，怎么說都是不敢這么做的。
目前各個大廠對算法崗給出了不可想像的待遇，確實按耐不住了我的欲望，所以畢業(yè)前夕我用了4-5個月學(xué)習(xí)這方面的知識內(nèi)容。
開始很多知識點都是懵的，所以導(dǎo)致走了很多彎路，下面是我之前看過的資料和視頻課程，很是不錯，墻裂推薦給大家。
畢業(yè)后，平時工作日每天晚大概利用3-4個小時，周六日每天利用大概9-10個小時來學(xué)習(xí)，從而達到高級算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的能力。
你們都知道我之前從事Python、Java等方向工作，所以學(xué)習(xí)也相對來說比較輕松一些。在我學(xué)習(xí)后，我發(fā)現(xiàn)確實學(xué)習(xí)這些確實不需要更豐富的經(jīng)驗。
分布式大數(shù)據(jù)開發(fā)建議分成兩部分學(xué)習(xí)，第一部分為大數(shù)據(jù)生態(tài)技術(shù)理論，第二部分為算法理論與實踐。
學(xué)習(xí)后完全可以勝任分布式大數(shù)據(jù)開發(fā)，能都使用Hadoop、Spark、Kafka、Zookeeper、Flink等技術(shù)實現(xiàn)推薦系統(tǒng)建模、算法選擇、算法應(yīng)用的整個實戰(zhàn)項目。結(jié)合推薦系統(tǒng)技術(shù)棧、實現(xiàn)推薦系統(tǒng)的搭建、用戶畫像的設(shè)計和特征中心的搭建。
如果你決心要在這個領(lǐng)域深耕，那么算法底層方面的知識堅決不可跨越的，欲速則不達。
分享一套當(dāng)時我學(xué)習(xí)過的教程，有視頻、代碼、PPT等，幫助大家打好基礎(chǔ)。
掃描二維碼領(lǐng)??！
跟著這個路線重新去梳理一下你的學(xué)習(xí)路線，相信你對推薦算法能力會有質(zhì)的提升。
資源已經(jīng)整理好了，文末附下載方式！以下是詳細內(nèi)容介紹～?
Hadoop平臺
Hadoop大數(shù)據(jù)分布式平臺安裝搭建與部署
Hadoop大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境體系運維基礎(chǔ)理論
Hadoop分布式框架系統(tǒng)理論知識
分布式文件系統(tǒng)HDFS存儲體系理論知識
分布式文件系統(tǒng)HDFS Shell操作與代碼實踐
分布式計算引擎MapReduce運行原理與實踐開發(fā)
分布式計算引擎常用數(shù)據(jù)計算引擎原理與實踐開發(fā)
分布式資源調(diào)度框架Yarn核心知識與調(diào)度原理
分布式資源調(diào)度框架Yarn監(jiān)控配置管理
開源調(diào)度工具Airflow工作原理與使用教程
MapReduce實現(xiàn)用戶行為分析實踐
分布式鎖服務(wù)Zookeeper
Zookeeper在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的作用與地位
Zookeeper的框架原理與協(xié)調(diào)服務(wù)機制
Zookeeper分布式鎖服務(wù)環(huán)境部署
Zookeeper鎖服務(wù)Shell實踐操作
Zookeeper監(jiān)聽器原理
Zookeeper競爭選主機制代碼實踐
Zookeeper服務(wù)器節(jié)點動態(tài)上下線實踐
分布式數(shù)據(jù)倉庫工具Hive
分布式數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計定位
Hive數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境部署搭建
Hive-DDL查詢&修改等實踐操作
Hive基本語法操作及UDF、UDAF、UDTF應(yīng)用實踐
Hive實現(xiàn)動態(tài)分區(qū)插入原理及操作
Hive實現(xiàn)行專列，列傳行原理及實踐操作
Hive常用優(yōu)化方法及數(shù)據(jù)傾斜問題分析
Hive實現(xiàn)多表關(guān)聯(lián)，避免數(shù)據(jù)溢出原理及實踐操作
Hive讀取本地/集群文件，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)落地實踐
Hive 實踐JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN FUll JOIN
Hive?排序優(yōu)化，ORDER BY和Row() Number()區(qū)別
Hive?去重場景優(yōu)化，Distinct和Group by實踐
Hive?統(tǒng)計數(shù)據(jù)優(yōu)化Count場景應(yīng)用介紹實踐
Hive?多表關(guān)聯(lián)優(yōu)化，MAPJOIN的應(yīng)用場景實踐
Hive?查詢Json數(shù)據(jù)優(yōu)化，字符串拼接優(yōu)化
Hive?常用UDF函數(shù)原理介紹，實踐應(yīng)用
分布式數(shù)據(jù)庫HBase/Redis
HBase數(shù)據(jù)庫設(shè)計原理與存儲方法
HBase物理存儲結(jié)構(gòu)和邏輯存儲詳情解析
HBase讀寫數(shù)據(jù)流程及Flush流程
HBase分布式環(huán)境安裝部署
HBase基本SQL操作與代碼實踐
Redis物理存儲結(jié)構(gòu)和邏輯存儲原理解析
Redis?常用5種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型結(jié)構(gòu)解析
Redis?基本操作命令和應(yīng)用場景解析
HBase RowKey設(shè)計原則與優(yōu)化方法
分布式日志系統(tǒng)Flume
Flume在大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中的定位與作用
Flume架構(gòu)設(shè)計原理及流程
Flume自定義Source、Sink多維度實踐
Flume斷點續(xù)文件實踐
Flume事務(wù)性及傳輸流程
Flume自定義攔截器原理與實踐
?分布式消息隊列系統(tǒng)Kafka
Kafka設(shè)計原理、定位及高可用性原理
Kafka與Flume的設(shè)計異同點
Kafka生產(chǎn)者LSR原理及ACK機制
Kafka消費者分區(qū)分配策略
Kafka分布式環(huán)境安裝部署
Kafka生產(chǎn)者、消費者理論及結(jié)合實踐
Flume+Kafka實時日志采集系統(tǒng)實踐
分布式大數(shù)據(jù)計算引擎Spark
Structured Streaming雙流join最佳實踐
Spark原理與架構(gòu)設(shè)計介紹
Spark和Hadoop的異同點分析
Spark分布式環(huán)境搭建部署
Spark幾種運行模式的原理和對比
Spark RDD底層數(shù)據(jù)原理解析
Spark RDD?五種主要配置原理介紹
Spark RDD依賴關(guān)系與持久化
Spark Job的劃分與調(diào)度信息抽取
Spark Transformation與Action算子的區(qū)別
Spark高可用保證的實現(xiàn)
Spark WordCount快速上手實踐
Spark DataFrame的底層原理與基本操作
Spark DataFrame與DataSet之間的交互
Spark DataFrame、DataSet、RDD之間的關(guān)系
Spark SQL自定義函數(shù)實踐
Spark SQL基本操作與Hive實踐
Spark SQL轉(zhuǎn)RDD、轉(zhuǎn)DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實踐
Spark Streaming實時流處理原理與架構(gòu)
Spark Streaming WordCount入門DStream
Spark Streaming DStream數(shù)據(jù)流的創(chuàng)建
Spark Streaming DStream有/無狀態(tài)轉(zhuǎn)化操作
Spark Streaming+Kafka應(yīng)用場景和代碼實踐
實踐計算引擎Structured Streaming原理與優(yōu)勢
Structured Streaming基本編程模型和實踐
Structured Streaming+Kafka應(yīng)用場景和代碼實踐
Structured Streaming延遲數(shù)據(jù)處理Watermark原理應(yīng)用
分布式實時計算引擎Flink
Flink原理與架構(gòu)設(shè)計介紹
Flink Standalone模式及集群模式安裝部署
Flink基本編程模型介紹
Flink滑動窗口實踐數(shù)據(jù)統(tǒng)計
Flink DataStream API之DataSource和自定義Source
Flink DataStream API之Partition操作
Flink DataStream API之DataSink和自定義Sink區(qū)別
Flink DataSet批處理原理
Flink Dataset API之DataSource和自定義Source
Flink Dataset API之Transformations操作
Flink Dataset API之Partition操作
Flink Dataset API之DataSink和自定義Sink
Flink、Dataset、API之Broadcast&Accumulators&Counters
Flink Dataset API之DistributedCache(分布式緩存)
Flink狀態(tài)(State)管理與CheckPoint容錯恢復(fù)
Flink Restart Strategies(重啟策略)
Flink Watermark與Window結(jié)合延遲數(shù)據(jù)處理實踐
Flink支持的DataType和序列化
機器學(xué)習(xí)介紹
自然語言處理原理和常用的應(yīng)用場景
常用的文本處理jieba中文分詞庫原理與實踐
Word2Vec文本向量原理和實踐
TFIDF、TextRank算法原理和代碼實踐
LCS文本相似度計算原理與應(yīng)用
HMM分詞算法原理詳解
基于深度學(xué)習(xí)Dssm文本相似性模型原理與實踐
用戶畫像
用戶畫像的概念和大廠用戶畫像的應(yīng)用前景
用戶畫像數(shù)據(jù)層原理和ods層數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用實踐
用戶畫像算法層原理和mds、sds層數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用實踐
用戶畫像業(yè)務(wù)層原理和rpt層數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用實踐
用戶畫像靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)區(qū)別和聯(lián)系
用戶畫像標(biāo)簽建模場景和應(yīng)用實踐
用戶畫像標(biāo)簽衰減系數(shù)模型介紹，應(yīng)用實踐
用戶畫像業(yè)務(wù)應(yīng)用場景介紹，人群包開發(fā)實踐
推薦系統(tǒng)-召回
召回策略在推薦系統(tǒng)中的作用和應(yīng)用場景
常用的召回算法原理分析和源碼解讀
CB、CF算法原理介紹，實踐，數(shù)據(jù)實踐
大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于協(xié)同過濾的應(yīng)用和實踐
基于深度學(xué)習(xí)的雙塔召回算法原理解析和實踐
基于內(nèi)容召回算法的原理和實踐
ALS模型算法原理與用戶召回實踐
召回階段用戶、物品冷啟動問題實踐解決方案
面試答疑-召回面試問題重現(xiàn)，分析，解答
推薦系統(tǒng)-排序
面試答疑-排序面試問題重現(xiàn)，分析，解答
推薦策略在推薦系統(tǒng)中的作用和應(yīng)用場景
常用的排序算法原理分析和源碼解讀
排序階段經(jīng)典算法的發(fā)展歷程
CTR預(yù)估模型在推薦系統(tǒng)中的主要作用
LR邏輯回歸算法在推薦系統(tǒng)中的基本實踐
FM、FFM、DeepFFM排序算法原理和實踐應(yīng)用
排序模型進階FTRL原理和實踐
排序模型進階Wide&Deep原理和實踐
?Top50大數(shù)據(jù)&算法面試數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?？碱}解析
本視頻出品人：畢業(yè)于985博士--徐風(fēng)，目前就職于BAT之一，大數(shù)據(jù)推薦算法專家，在BAT曾主導(dǎo)和參與30+商業(yè)項目。
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曾獲得1100支參賽團Kaggle競賽一等獎，在某知名互聯(lián)網(wǎng)公司擔(dān)任算法工程師，通過改進競價算法，使公司凈利率提高100%。
有幸當(dāng)時接觸到了這份資源，能有一位這樣的學(xué)術(shù)屆與工業(yè)屆雙開花的大佬教程陪伴，完成從學(xué)校到職場的過渡。