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大数据和人工智能非常前沿的地带，也是一个非常有大规模市场的应用技术。课程帮助同学们轻松的入门大数据画像技术，详细的介绍了用户分析技术与 Hive 数据处理，用户画像性别预测、用户活跃度、用户消费能力等。核心的随机森林模型、lookalike 精华课程、Spark 计算、画像数据处理与指标生成。还有非常有参考价值的大数据画像项目课程，多维度带领大家进行学习。
课程目录
├─dmp-01什么是画像结合阿里达摩盘讲解.wmv
├─dmp-02画像功能介绍.wmv
├─dmp-03腾讯画像dmp介绍.wmv
├─dmp-04画像课程目录和目标.wmv
├─dmp-05画像基础指标性别预测方案-补录.wmv
├─dmp-06生产用户行为日志以及导入hive和数据处理..wmv
├─dmp-07用户app安装应用数据处理以及特征组合.wmv
├─dmp-08用户交易数据mysql同步hive.wmv
├─dmp-09用户画像性别预测spark代码01.wmv
├─dmp-10用户画像性别预测-spark代码02.wmv
├─dmp-11用户分群活跃区分打标签kmeans聚类编写.wmv
├─dmp-12基于统计用户分群含时间衰减和hive窗口函数.wmv
├─dmp-13用户消费能力等级划分代码编写01.wmv
├─dmp-14用户消费能力等级划分代码编写02.wmv
├─dmp-15tf-idf算法介绍.wmv
├─dmp-16手写tf-idf,以及后续sparkapi调用.wmv
├─dmp-17利用tf-idf思想进行画像偏好计算.wmv
├─dmp-18实时模型信用评分架构介绍.wmv
├─dmp-19节视频补录-随机森林信息熵和信息增益算法介绍.wmv
├─dmp-20flume安装以及java代码rpc发送数据.wmv
├─dmp-21离线随机森林模型代码开发-随机森林算法介绍.wmv
├─dmp-22实时模型预测和实时画像总结.wmv
├─dmp-23lookalike几种常见方法介绍.wmv
├─dmp-24局部敏感哈希(lsh)和相似度计算几种常见方法.wmv
├─dmp-25spark计算lsh采用杰卡德相似度.wmv
├─dmp-26lookalike大赛介绍以及lr来做预测.wmv
├─dmp-27dmp功能介绍、以及架构设计-补录.wmv
├─dmp-28技术选型、以及elasticsearch介绍-先看下面27讲.wmv
├─dmp-29elasticsearch安装和elasticsearch-head和elasticsearch-sql安装.wmv
├─dmp-30（1）画像数据处理、画像指标合并成宽表.wmv
├─dmp-30（2）画像数据处理、画像指标合并成宽表.wmv
├─dmp-31画像的脚本调度编写.wmv
├─dmp-32利用es做下钻查询以及多维度分析mp4.wmv
├─dmp-32画像数据写入es代码编写.wmv
├─dmp-33项目总结.wmv
├─dmp-34面试总结、怎样打造你的简历mp4.wmv
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├─第12节.第二阶段代码和资料02.zip
├─第18节.creditscoring.zip
├─第1节.课时01 – 副本.pptx
├─第9节.sexmodel.zip
