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这套课程我大概准备了两年多,内容都是近几年我的一些技术沉淀,还有就是给同事讲课、分享的经验总结,之前零零碎碎的一直躺在我的硬盘里没有时间整理。
最近还好,工作有了些变动,终于抽了点时间所以就抽空整理了一下,分享出来。
我也一直看别人的博客,学习别人的视频,到最后都会有一个感觉,就是:“讲得太零散了!”
最终导致的结果就是:我学习了很多知识点,但是我却不知道如何把它变成一个项目。
为了避免这种情况给阅读者带来困扰,我准备按一个项目的整个生命周期来写,在项目中把这些知识点都写进去,这样阅读者读起来心中便有了整体概念。
下面这个表格是我列的大纲(后面还会持续更新,传送门部分),当我把硬盘上的内容都归类完以后,看了一下这个大纲,我傻眼了,我要把这些模块都写完,估计得花2-3个月的时间。
JAVA工程 | |||
项目 | 模块 | 传送门 | |
数据可视化分析项目 | 1 | 架构设计 | |
2 | 技术选型 | ||
3 | 逻辑设计 | ||
4 | 库表设计 | ||
5 | 代码生成 | ||
6 | 开发 | ||
7 | 部署 | ||
8 | 附:虚拟机搭建 |
数据分析 | |||
项目 | 模块 | 传送门 | |
流量专题 | 1 | 数据采集 | |
2 | ETL | ||
3 | 数据清洗 | ||
4 | 模型设计 | ||
5 | 数据分析 | ||
6 | 抽取 | ||
画像专题 | 1 | 数据准备 | |
2 | 模型设计 | ||
3 | 用户标签 | ||
4 | 算法 | ||
搜索专题 | 1 | 埋点 | |
2 | 数据上报 | ||
3 | 小量数据搜索:Elasticsearch | ||
4 | 海量数据搜索:架构 | ||
5 | 海量数据搜索:三级索引 | ||
6 | 海量数据搜索:三级缓存 |
爬虫 | |||
项目 | 模块 | 传送门 | |
Scrapy | 1 | 安装 | |
2 | XPath | ||
3 | 保存 |
机器学习 | |||
项目 | 模块 | 传送门 | |
传统机器学习 | 1 | LR逻辑回归 | |
2 | K-means聚类 | ||
3 | 协同过滤 | ||
4 | LSI相似性 | ||
5 | 其它 | ||
深度学习 | 1 | Tensorflow介绍 | |
2 | 自然语言处理-Word2Vec | ||
3 | 自然语言处理-Seq2Seq | ||
4 | 利用RNN生成唐诗宋词 |
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原文地址:https://www.cnblogs.com/hunttown/p/10490965.html