推荐算法与变现近、商业价值大，使得推荐算法工程师更受“老板”的喜爱，设计完整推荐系统数据分析体系、客户端数据埋点及实现推荐系统中的所需的算法模型等技术的门槛相对较高，从而对于工程师的要求也越来越高
- 本方案适用于电商行业、互联网行业、广告媒体等领域的公司内负责算法相关的中高级工程师
- 想要转岗推荐算法、智能推荐等相关岗位的开发人员
- 适合对于推荐算法有着研究精神的科研人员
java编程能力
建立完善的java语法体系，提升代码设计能力，真正掌握java的编程逻辑
java语法基础
java类
python编程能力
掌握python基本语法编程，全面学习数据结构，提升python的基本操作能力
python基础语法
数据结构
数据分析库
nlp工程师必备基础之常用的数据工具
pandas
机器学习算法模型
从机器学习基础算法的公式推到到应用实例，全方位解读机器学习建模思想，夯实算法基础
基础算法模型
经典算法模型
聚类与降维算法
贝叶斯算法
hmm模型
深度学习模型
从神经网络到常用网络模型，详细拆解深度学习必备技能点
神经网络
rnn与cnn
深度学习框架
随着深度学习指数级发展，深度学习的框架使用在人工智能领域也起着举足轻重的作用，本阶段主要讲解三大主流框架：tensorflow、pytorch、keras
tensorflow
pytorch
keras
知识图谱
系统剖析知识图谱的基本概念知识，帮助学员快速掌握知识图谱的应用场景及关键技术
推荐系统
文本挖掘
理论回归实践，进一步提升深度学习技术的综合应用能力
seq2seq
word2vec
nlp实战
综合案例实践：提升开发技术，培养调参技巧，体验nlp核心应用场景
lstm
大数据工具
掌握大数据开发需要的常用算法工具，有利于推荐算法工程师灵活应对智能推荐研发过程中的各项问题
flink