1,Scala开发环境搭建和HelloWorld解析
2,Scala函数定义、流程控制、异常处理入门实战.rar
3,Tuple、Array、Map与文件操作入门实战.rar
5、Scala数组操作实战详解.rar
6、Map、Tuple、Zip实战解析.rar
第10讲：Scala单例对象、伴生对象实战详解.rar
第11讲：Scala中的apply实战详解.rar
第12讲：Scala中的继承：超类的构造、重写字段、重写方法代码实战.rar
第13讲：抽象类、抽象字段、抽象方法.rar
第14讲：Scala中作为接口的trait、在对象中混入trait代码实战.rar! `) F, b% q& f3 t# e
第15讲：Scala多重继承、多重继承构造器执行顺序及AOP实现.rar& Z9 e4 ]# Y. H) q* `. I
第16讲：Scala中包的定义、包对象、包的引用、包的隐式引用代码实战.rar/ o" _; E- o0 w7 b5 t4 A2 {8 O
第17讲：Scala中包、类、对象、成员、伴生类、伴生对象访问权限实战彻底详解.rar6 m' D" W- ^+ R9 ^
第18讲：Scala中文件的读取、写入、控制台输入操作代码实战.rar8 Q; Q( k* D f
第19讲：Scala中的正则表达式、与模式匹配结合的的Reg代码实战.rar/ u3 \% U8 Y& V1 {/ R+ }
第20讲：Scala中的本地函数与作为语言一等公民的函数详解.rar
第21讲：Scala中的偏函数实战详解.rar( [8 N* G. l0 s1 c
第22讲：Scala中的闭包实战详解.rar
第23讲：Scala高阶函数实战详解.rar+ n+ c. B+ K3 Z
第24讲：Scala中SAM转换实战详解.rar+ o9 u: w7 v* }7 Z
第25讲：Scala中Curring实战详解.rar8 J. Y0 ~: W0 h: X- d8 q
第26讲：Scala中模式匹配入门实战详解.rar
第27讲：Type、Array、List、Tuple模式匹配实战解析.rar* l: c) Q6 a z# {0 _
第28讲：Scala提取器Extractor实战详解.rar
第29讲：Case class和Case object代码实战解析.rar+ E6 k2 U4 M' g
第30讲：模式匹配高级实战：嵌套的Case class.rar5 u1 m" a- Y8 K0 L+ J8 N8 w9 n
第31讲：Option使用和实现内幕源码揭秘.rar9 o5 Y* ?6 A4 F7 }
第32讲：List的基本操作实战与基于模式匹配的List排序算法实现.rar
第33讲：List的一阶函数操作代码实战详解.rar+ `2 b, }4 s4 l0 u
第34讲：对List进行高效的排序和倒排序代码实战.rar' U! ]& u; B G2 X: ?
第35讲：List的map、flatMap、foreach、filter操作代码实战.rar
第36讲：List的partition、find、takeWhile、dropWhile、span、forall、exsists操作代码实战.rar
第37讲：List的foldLeft、foldRight、sort操作代码实战.rar* u: Z+ y+ Z. J9 x
第38讲：List伴生对象操作方法代码实战.rar1 a4 j9 F9 H5 F0 ]1 E
第39讲：ListBuffer、ArrayBuffer、Queue、Stack操作代码实战.rar
第40讲：Set、Map、TreeSet、TreeMap操作代码实战.rar
第41讲：List继承体系实现内幕和方法操作源码揭秘.rar5 n$ N; K1 s! }9 p3 ~
第42讲：Scala中泛型类、泛型函数、泛型在Spark中的广泛应用.rar6 |" \* k5 }/ Y, a
第43讲：Scala中类型变量Bounds代码实战及其在Spark中的应用源码解析.rar7 X$ M( e5 _0 a! j9 i* e4 b
第44讲：Scala中View Bounds代码实战及其在Spark中的应用源码解析.rar
第45讲：Scala中Context Bounds代码实战及其在Spark中的应用源码解析.rar, @% O- v) _: m. b0 |. G
第46讲： ClassTag 、Manifest、ClassManifest、TypeTag代码实战及其在Spark中的应用源码解析.rar/ \% p8 h9 K' T3 u0 J
第47讲：Scala多重界定代码实战及其在Spark中的应用源码解析.rar) ?" m F* [9 z1 o
第48讲：Scala类型约束代码实战及其在Spark中的应用源码解析.rar
第49讲：Scala中Variance代码实战及其在Spark中的应用源码解析.rar
第4讲：For与Function进阶实战、Lazy的使用.rar$ a( A6 n, {" A" j8 Y6 R
第50讲：Scala中Variance变化点及其在Spark中的应用源码解析.rar
第51讲：Scala中链式调用风格的实现代码实战及其在Spark编程中的广泛运用(1).rar
第52讲：Scala中路径依赖代码实战详解.rar
第53讲：Scala中结构类型实战详解.rar
第54讲：Scala中复合类型实战详解.rar
第55讲：Scala中Infix Type实战详解.rar
第56讲：Scala中Self Types实战详解.rar- G8 X# D1 W+ Q0 v$ t+ b/ S3 _' v {7 o1 l
第57讲：Scala中Dependency Injection实战详解(1).rar
第57讲：Scala中Dependency Injection实战详解.rar4 U% W8 }8 y( B: g
第58讲：Scala中Abstract Types实战详解(1).rar
第58讲：Scala中Abstract Types实战详解.rar
第59讲：Scala中隐式转换初体验实战详解以及隐式转换在Spark中的应用源码解析.rar3 ?. C" p: l: q/ H9 l K, A" C0 d
第60讲：Scala中隐式参数实战详解以及隐式参数在Spark中的应用源码解析.rar
第61讲：Scala中隐式参数与隐式转换的联合使用实战详解及其在Spark中的应用源码解析.rar9 X/ z. _% J# ^
第62讲：Scala中上下文界定内幕中的隐式参数与隐式参数的实战详解及其在Spark中的应用源码解析.rar& `; E6 O! h$ j& H L
第63讲：Scala中隐式类代码实战详解.rar4 l6 O: `& U) ]- P
第64讲：Scala中隐式对象代码实战详解.rar
第65讲：Scala中隐式转换内幕操作规则揭秘、最佳实践及其在Spark中的应用源码解析.rar; P: O" t; B/ {, ] I" ]
第66讲：Scala并发编程实战初体验及其在Spark源码中的应用解析.rar
第67讲：Scala并发编程匿名Actor、消息传递、偏函数实战解析及其在Spark源码中的应用解析.rar
第68讲：Scala并发编程原生线程Actor、Cass Class下的消息传递和偏函数实战解析及其在Spark中的应用源码解析.rar5 F; z: x h3 I/ C/ A
第69讲：Scala并发编程react、loop代码实战详解.rar3 Q1 B+ Y( u! ?* z3 M P- h8 ]
第70讲：Scala界面GUI编程实战详解.rar
第71讲：Scala界面Panel、Layout实战详解.rar3 d* a. e ]( F x2 R9 L0 S: A
第72讲：Scala界面事件处理编程实战详解.rar
第73讲：Scala界面和事件处理编程进阶实战.rar
第74讲：从Spark源码的角度思考Scala中的模式匹配.rar7 @6 W- b9 S0 z( e) {* A
第75讲：模式匹配下的For循环.rar
第76讲：模式匹配下的赋值语句.rar
第77讲：模式匹配下的提取器动手构造实战.rar
第78讲：Type与Class实战详解.rar) v& o2 E! H+ U! m6 U7 p
第79讲：单例深入讲解及单例背后的链式表达式.rar- W$ w' K8 }0 h7 T7 V
第7讲：Scala类的属性和对象私有字段实战详解.rar
第80讲：List的泛型分析以及：：类和Nil对象.rar
第81讲：Scala中List的构造是的类型约束逆变、协变、下界详解.rar
第82讲：Scala中List的ListBuffer是如何实现高效的遍历计算的？.rar+ N, V) J% E- O' }! V- @
第83讲：Scala中List的实现内幕源码揭秘.rar
第84讲：Scala中List和ListBuffer设计实现思考.rar
第85讲：Scala中For表达式的强大表现力实战.rar7 y1 A n; _5 O0 @9 e# }
第86讲：Scala中For表达式的生成器、定义和过滤器.rar
第87讲：Scala中使用For表达式做查询.rar6 @* u' M- a8 R
第88讲：Scala中使用For表达式实现map、flatMap、filter.rar
第89讲：Scala中使用For表达式实现内幕思考.rar
第8讲：Scala主构造器、私有构造器、构造器重载实战详解.rar
第90讲：基于Scala的Actor之上的分布式并发消息驱动框架Akka初体验.rar7 G& M \6 w: G7 v9 p$ S
第9讲：Scala的内部类实战详解.rar9 X3 a @, P8 W& z: c5 _) W' U) S
王家林亲授“DT大数据梦工厂”之《Scala深入浅出实战经典》1-90讲视频源码！.rar
适用人群：数据零基础爱好者 / 职场新人 / 在校大学生
课程概述
数据团开课啦
如果你感应到大数据时代的召唤，却不知从哪入手
如果你有数据分析基础却感叹自己是个学渣；
如果你即将毕业，不知前路与社会如何接轨；
如果你初入职场，却难以跟上老板高瞻远瞩的思维；
如果你是数据团的老粉，认同“用数据认识世界”的价值观；
……
也许这是一次花费不大但改变可观的尝试！
6 T$ K, C7 `! [& U A# ]
城市数据团重磅推出数据达人培养计划。这门课程面向数据爱好者和数据初学者，旨在为学员提供一套完整而高效地数据获取、分析、可视化的方法，让学员成为“搞得到数据，画的了图表，做的了报告”的数据达人。
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本次课程为《数据达人培养计划》系列课程之三：《小白逆袭，数据分析实战进阶训练》。
如需详细了解《数据达人培养计划》整体内容，可参考“购前必读” 课时1、课时2的内容
如需详细了解系列课程之三：《小白逆袭，数据分析实战进阶训练》，可参考“购前必读” 课时3、课时4内容' o" u9 p5 X4 H5 u, p
〖课程目录〗:
章节1:课程须知
课时110分钟了解《数据达人培养计划》系列课程（免费观看）13:43# i. J- |) h8 z; ]* C) o2 x3 @
课时2系列课程三《小白逆袭，数据分析实战进阶训练》内容简介（免费）11:38% j f1 B+ F, J l6 `
课时3《小白逆袭，数据分析实战进阶训练》power系列简介（免费观看）06:44' f0 A- B3 y/ t$ `. n1 h" i
课时4课程资料下载和学员群服务（购买后必看）
章节2:EXCEL基本操作3 H+ A# u1 s, j$ U3 |: I ]
课时5基本数据清洗——排序、查找、筛选34:44( r; L9 }5 P' ]( T
课时6你一定要尝试的数据工具24:08
课时7Excel的基本填坑方法11:59
课时8【课程讲义图文版】基本数据清洗——排序、查找、筛选) T" Y( Q2 }. N0 l
课时9【课程讲义图文版】你一定要尝试的数据工具( i7 N& W3 w9 |' ^' {
课时10【课程讲义图文版】Excel的基本填坑方法
章节3:Excel常用函数 X5 x- |0 z: W3 Q
课时11文本相关函数17:59
课时12时间相关函数14:02" ?2 g" h% R7 C* G/ n# @( U. m4 m
课时13逻辑相关函数12:54( Y/ R2 E- D( z( x" O4 {' w, g
课时14查找与引用相关函数16:45
课时15统计相关函数26:26
课时16数学相关函数17:495 p3 [1 U( ?, K9 i
课时17其他常用函数04:39
课时18【课程讲义图文版】文本相关函数3 o2 u5 d w' ^$ d+ N
课时19【课程讲义图文版】时间相关函数/ H$ M6 q) ]+ a% ?. b6 J
课时20【课程讲义图文版】逻辑相关函数9 [( M h5 A0 F0 L* V+ Y; O% O
课时21【课程讲义图文版】查找与引用相关函数5 W4 w- x2 ?0 o% ^7 @( [% _
课时22【课程讲义图文版】统计相关函数
课时23【课程讲义图文版】数学相关函数
课时24【课程讲义图文版】其他常用函数
章节4:Excel常用分析场景案例# H$ }1 N; T# T' U8 t6 v/ P
课时25检测Excel功力的常用函数场景34:46+ s' v7 k: z$ |/ g
课时26数据统计基础 —— 数据透视15:56- Q7 ]# M$ |* a3 D: Y
课时27如何从大量数据中抽样12:15
课时28如何处理分析数据和选择图表的关系15:12. l1 j x6 n/ j7 O3 m
课时29运用条件格式——Heatmap热力图制作07:43
课时30【课程讲义图文版】检测Excel功力的常用函数场景
课时31【课程讲义图文版】数据统计基础 —— 数据透视
课时32【课程讲义图文版】如何从大量数据中抽样! ~( W2 ^1 R, y+ }
课时33【课程讲义图文版】如何处理分析数据和选择图表的关系
课时34【课程讲义图文版】运用条件格式——Heatmap热力图制作2 A: m$ W- j! H. S. |. X
章节5ower Query一种数据连接技术
课时35Power Query基本——快速汇总数据10:51
课时36使用Power Query获取单页和多页网页数据14:50 p# P" V1 ]0 [: j/ O+ Q
课时37使用Power Query动态汇总多个工作簿24:34 G3 ~7 a5 O" Y9 \0 J9 ~" i1 D o8 V
课时38Power Query的透视与逆透视13:443 h- N4 [5 t) P7 B) y
课时39使用Power Query制作文件库目录05:43
课时40【课程讲义图文版】Power Query基本——快速汇总数据
课时41【课程讲义图文板】使用Power Query获取单页和多页网页数据
课时42【课程讲义图文板】使用Power Query动态汇总多个工作簿
课时43【课程讲义图文版】Power Query的透视与逆透视
课时44【课程讲义图文版】使用Power Query制作文件库目录
章节6ower Pivot一种数据建模技术
课时45Power Pivot基本——快速导入数据并分析13:08
课时46Power Pivot视图——数据视图和关系视图17:08% [, q, `! q* `% A z" r
课时47Power Pivot建立数据模型——管理数据26:11
课时48Power Pivot中的函数——使用DAX表达式分析35:230 G6 g/ ~% ]9 J& G c
课时49【课程讲义图文版】Power Pivot基本——快速导入数据并分析: s+ [) M' V; o G0 R
课时50【课程讲义图文版】Power Pivot视图——数据视图和关系视图( w5 `+ _ a/ \/ s
课时51【课程讲义图文版】Power Pivot建立数据模型——管理数据
课时52【课程讲义图文版】Power Pivot中的函数——使用DAX表达式分析
章节7ower View一种交互可视化技术: ?% C+ T! k' r, l; p2 o
课时53Power View基本——建立数据可视化表盘15:27( ~! @3 p M! R3 t+ W$ h/ t
课时54Power View制作垂直序列图12:33( s: B* u4 Y8 \& n
课时55Power View普通图表和动态图表14:31' E8 _/ E5 O& P$ l/ u
课时56组合使用Power Pivot 和Power View08:58* M. Z! o8 N6 K4 R* `) n3 N/ U! q
课时57【课程讲义图文版】Power View基本——建立数据可视化表盘
课时58【课程讲义图文版】Power View制作垂直序列图
课时59【课程讲义图文版】Power View普通图表和动态图表
课时60【课程讲义图文版】组合使用Power Pivot 和Power View
章节8:从Excel到Stata重新定义数据8 j0 B+ ? P2 \0 c& `4 _; B8 x+ D
课时61Stata软件简介及基础操作熟悉16:07# W; \# k7 F. {5 V; S3 f
课时62常用数据认知及Stata中的数据加载16:390 f/ Y( x) ?2 t- \# c$ i; p! D
课时63数据组织逻辑 —— 变量及变量相关参数29:20
课时64掌握变量及标签的基本玩法31:07
课时65常用分析函数及表达式24:08* [1 q) a% S! Y' _! E! j& }. i
课时66基于Stata的数据清洗技能50:50$ `+ [7 p2 [( o
课时67【课程讲义图文版】Stata软件简介及基础操作熟悉+ n( C s- H X1 _/ f% s) d' y
课时68【课程讲义图文版】常用数据认知及Stata中的数据加载
课时69【课程讲义图文版】数据组织逻辑 —— 变量及变量相关参数
课时70【课程讲义图文版】掌握变量及标签的基本玩法
课时71【课程讲义图文版】常用分析函数及表达式9 x: e; L4 r+ s$ _( o
课时72【课程讲义图文版】基于Stata的数据清洗技能
章节9:Stata解析数据，描述性统计分析: W5 z! [5 o7 F! U1 _: |
课时73描述性统计核心参数及stata实现44:48
课时74探测异常值及简单图表制作31:328 p/ ]$ {9 L$ `+ {" V
课时75Stata中的数据透视——联列表分析22:33' Z7 \# Q! e: S; ~/ `2 t) J; s
课时76Stata实战答疑——天猫美妆大调查（上）23:54
课时77Stata实战答疑——天猫美妆大调查（下）26:42
课时78【课程讲义图文版】描述性统计核心参数及stata实现" C2 a7 b' ?, r3 v6 _
课时79【课程讲义图文版】探测异常值及简单图表制作
课时80【课程讲义图文版】Stata中的数据透视——联列表分析
课时81【课程讲义图文版】Stata实战答疑——天猫美妆大调查
章节10:认识空间，初识软件，掌握QGIS的基础技能; G" b) M( R8 H0 x- {
课时82认识空间数据21:56
课时83QGIS软件简介及基本操作熟悉32:27
课时84空间数据类型及数据加载38:18
课时85信息数据与空间数据的交织——属性表操作32:305 A E0 T& K. X, r
课时86QGIS中的数据可视化表达及成果制图27:397 ?7 t0 Q$ Q/ G+ Y- V6 t" x
课时87空间研究的前提——你必须要熟悉的坐标系23:38* K7 t" r9 I5 x: } W& } _
课时88空间数据处理的基本操作25:556 |- T: S G) N i9 o$ O8 r
课时89【课程讲义图文版】认识空间数据
课时90【课程讲义图文版】QGIS软件简介及基本操作熟悉: k4 o4 M$ q/ |
课时91【课程讲义图文版】空间数据类型及数据加载* f- k- k" Q1 \3 w' d; @( @
课时92【课程讲义图文版】信息数据与空间数据的交织——属性表操作' V. L! z4 h9 Z
课时93【课程讲义图文版】QGIS中的数据可视化表达及成果制图1 M; T8 }2 j3 z5 Q0 d, A3 @ T
课时94【课程讲义图文版】空间研究的前提——你必须要熟悉的坐标系7 r. }4 o/ H- L1 r% o
章节11:让你战斗力爆表的空间分析技能. H7 z; G7 S |1 u4 G
课时95空间辐射分析38:50! \/ n) J5 b5 L/ u& ^5 T# G
课时96空间统计分析54:45
课时97空间热度分析17:48
课时98QGIS空间分析实战答疑——如何选购地铁房84:55$ }( n" _1 `! v
课时99【课程讲义图文版】空间辐射分析
课时100【课程讲义图文版】空间统计分析
课时101【课程讲义图文版】空间热度分析
课时102【课程讲义图文版】QGIS空间分析实战答疑——如何选购地铁房
规划全面：内容涵盖用户标签指标体系、数据分析、数据开发、ETL、搭建开发环境、kafka和hbase等常用大数据组件的介绍、画像的产品形态、打通数据服务层、以及如何应用用户标签和效果评估；
实操性强：每章案例都进行详细的分析和开发过程讲解，附有相应的分析报告、文档以及代码。通过在搭建的虚拟机环境中执行任务，帮助学习者更好地理解工程上的实现方式和实现细节
〖课程目录〗:
章节1： 用户画像基础知识
课时1：开发用户画像需要掌握的能力 08:233 q J3 K6 n0 _ p9 o2 ~- ~
课时2：用户画像及其应用规划说明 12:399 Z* X g! @: P: L7 _+ L
课时3：用户标签应用实施方案说明 12:43
课时4：工程开发代码 07:36
课时5：需要开发的表及表结构设计 07:57, u: b' Z3 {7 Z: W# w) B) ~
章节2： 用户标签指标体系
课时6：用户属性维度指标体系 07:06
课时7：用户行为维度指标体系 05:59
课时8：用户消费维度指标体系 03:19- B5 v" F+ s0 K9 ~
课时9：用户风控维度指标体系 04:29
课时10：标签口径及数据调研分析 13:202 b# \9 v% h h* ~# h
课时11：标签命名方式小结 10:535 d( E8 D1 C" k& l
章节3： 搭建开发环境
课时12：搭建虚拟机开发环境及节点间互信 07:183 [& |# `" M* \" l
课时13：HDFS的安装及应用场景 10:21
课时14：zookeeper的安装及应用场景 07:25
课时15：MySQL的安装及应用场景 06:10' p* r- H9 p9 }) X# n7 k" Z, g
课时16：Hive的安装及应用场景 07:51
课时17：Hbase的安装及应用场景 08:26% t$ ]# [* e( Z7 M& z
课时18：sqoop的安装及应用场景 03:38
课时19：kafka的安装及应用场景 10:159 G8 K, u4 W2 \5 P& a! c2 h
课时20：Spark的安装及应用场景 03:46
章节4： 标签数据存储4 i/ u3 W/ l+ X$ |. r' t
课时21：Hive存储及应用特点 15:46
课时22：MySQL存储及应用特点 10:15
课时23：Hbase存储数据及应用特点 09:17
课时24：为什么用不同数据库存储标签数据 02:09
章节5： 标签数据开发7 \! U6 c% n, W$ R8 V' L
课时25：数据仓库基础知识 11:05
课时26：统计类标签开发案例 09:29- w/ e5 m, a, `/ L& l# _
课时27：规则类标签开发案例 08:37! R$ ]& N9 v$ p* s
课时28：挖掘类标签开发案例 10:25: s9 e, D) T) v# B. u4 J
课时29：流式计算标签开发—kafka介绍 09:01' b8 C; @2 S! u4 ~' O3 ~
课时30：流式计算标签开发-streaming的receiver模式与direct模式 09:38" n( J1 j3 d7 O
课时31：流式计算标签开发-记录消费的offset 06:273 }+ r7 b3 @( y) n7 r
课时32：流式计算标签开发-Spark Streaming上线工程化 08:31; Z( C' }7 O- u
章节6： 开发性能调优
课时33：数据倾斜调优 07:57
课时34：Hive合并小文件 03:25
课时35：使用Spark缓存 05:03% X8 f2 z1 ?7 n/ _( Z4 C" U' n
课时36：开发中间表 08:29
章节7： 作业流程调度# y5 @9 e: ^1 }# @) _
课时37：Crontab命令调度 04:07; a" _, ?. Q1 Q' P. n
课时38：Airflow基础概念 11:226 K2 f5 E; N! q. t9 S8 |( @
课时39：Airflow安装 02:06
课时40：Airflow主要功能模块 15:297 \. b4 y, e3 d) A$ A4 B/ ~
课时41：Airflow工作流调度 12:271 @1 X) K+ ]; }0 R
课时42：Airflow工程案例 11:36
课时43：标签数据监控预警 10:29( f- N: C. _3 l s& h
课时44：ETL异常问题排查及解决方案 08:03
章节8： 用户画像产品化: ?4 A' g$ g4 `9 p& Q
课时45：标签视图与标签查询 09:51
课时46：标签编辑管理 03:25
课时47：用户分群 11:40
课时48：多维透视分析 06:43& Q, ~4 h% k9 D8 x3 y, j* s
章节9： 用户画像应用
课时49：业务数据分析 02:568 o5 D6 c$ ?( D1 ^+ f& z
课时50：精准营销(短信、邮件) 05:10
课时51：push推送、广告位分群展示、站内信 03:09
课时52：应用效果评估及迭代 03:09
章节10： 案例讲解 人群计算
课时53：人群计算
伴随着大数据时代的到来，作为发掘数据规律的重要手段，机器学习已经受到了越来越多的关注。而作为机器学习算法在大数据上的典型应用，推荐系统已成为各行业互联网公司营销体系中不可或缺的一部分，而且已经带来了真实可见的收益。
目前，推荐系统和机器学习已经成为各大公司的发力重点，众多知名公司（如亚马逊、netflix、facebook、阿里巴巴、京东、腾讯、新浪、头条等）都在着眼于将蕴含在庞大数据中的宝藏发掘出来，懂机器学习算法的大数据工程师也成为了新时代最紧缺的人才。
尚硅谷精心打造出了机器学习与推荐系统课程，将机器学习理论与推荐系统项目实战并重，对机器学习和推荐系统基础知识做了系统的梳理和阐述，并通过电影推荐网站的具体项目进行了实战演练，为有志于增加大数据项目经验、扩展机器学习发展方向的工程师提供更好的学习平台。
本课程主要分为两部分，机器学习和推荐系统基础，与电影推荐系统项目实战。
第一部分主要是机器学习和推荐系统基础理论的讲解，涉及到各种重要概念和基础算法，并对一些算法用Python做了实现；
第二部分以电影网站作为业务应用场景，介绍推荐系统的开发实战。其中包括了如统计推荐、基于LFM的离线推荐、基于模型的实时推荐、基于内容的推荐等多个模块的代码实现，并与各种工具进行整合互接，构成完整的项目应用。
通过理论和实际的紧密结合，可以使学员对推荐系统这一大数据应用有充分的认识和理解，在项目实战中对大数据的相关工具和知识做系统的回顾，并且可以掌握基本算法，入门机器学习这一前沿领域，为未来发展提供更多的选择，打开通向算法工程师的大门。
谁适合学:
1. 有一定的 Java、Scala 基础，希望了解大数据应用方向的编程人员
2. 有 Java、Scala 开发经验，了解大数据相关知识，希望增加项目经验的开发人员
3. 有较好的数学基础，希望学习机器学习和推荐系统相关算法的求职人员
〖课程目录〗:
01.尚硅谷_机器学习和推荐系统_课程简介. Z0 C p$ g: U8 `
02.尚硅谷_推荐系统简介_概述
03.尚硅谷_推荐系统简介_推荐系统算法简介 T2 Y, Z5 S, O
04.尚硅谷_推荐系统简介_推荐系统评测: ^4 k- ^9 {1 X
05.尚硅谷_机器学习入门_数学基础（上）& c# U& z6 h# s% L6 i# w
06.尚硅谷_机器学习入门_数学基础（下）$ ?7 m9 L k7 T+ B& P
07.尚硅谷_机器学习入门_机器学习概述! z0 C0 @( ?# `0 B8 l# P5 b/ [
08.尚硅谷_机器学习入门_监督学习（上）
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│ └─2 II_项目_电商用户行为分析( l: q5 w9 B! [1 K) X/ i( X0 }
│ 047_电商用户行为分析_项目简介.mp4
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├─2.笔记
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│ │ 尚硅谷大数据之flink教程.doc% ?2 z0 b/ H2 B8 O; s
│ │
│ └─2 II_项目_电商用户行为分析8 k8 D8 p( u” z- p
│ 尚硅谷大数据技术之电商用户行为数据分析.doc* `3 s) q3 W. X- u/ A. H
│ 电商用户行为数据分析.pptx# ]5 x1 E’ N# B$ @1 l6 p
│
├─3.资料
│ ├─I_工具
│ │ flink-1.7.2-bin-scala_2.11.tgz1 `- v: O! V) P9 \/ @+ b% Q
│ │ kafka_2.11-2.1.0.tgz; @9 ^% ?) l0 L2 _ s7 C; ?3 i; C
│ │ scala-2.11.8.zip/ b) j5 [* x& ~, p$ q# X2 a# x
│ │
│ └─II_扩展学习资料;1 j6 r& y( s$ V+ j6 k6 N
│ Stream Processing with Apache Flink.pdf; c( j’ T N# C’ V
│
└─4.代码1 C1 o” I0 |1 w3 D7 a4 \0 t
│ FlinkTutorial.rar
│ UserBehaviorAnalysis.rar
│
└─Data# C7 M7 n% K/ E- Z* c
AdClickLog.csv
apache.log; @4 Y* q. ~: P
LoginLog.csv6 }” {5 Y3 ]6 i3 a+ v
OrderLog.csv3 y’ \* c5 m% h9 C
ReceiptLog.csv
UserBehavior.csv.,
