课程简介

本课程是一门面向实战的深度教学项目，系统性地融合了推荐系统核心算法与主流大数据技术栈，专为希望掌握工业级推荐系统开发能力的开发者、数据工程师和算法工程师量身打造。课程内容覆盖从推荐系统基础理论、架构设计、数据处理、模型训练到线上部署与效果评估的完整生命周期，帮助学员构建端到端的推荐系统工程能力。

为什么推荐系统如此重要？

在当今的互联网生态中，推荐系统已成为电商、短视频、新闻资讯、社交平台等核心业务增长的关键引擎。据麦肯锡报告，全球35%的亚马逊销售额和75%的Netflix内容观看均来自推荐系统驱动。掌握推荐系统技术，不仅意味着掌握高价值的数据智能技能，更是进入头部科技公司的重要敲门砖。

课程核心技术栈

课程以 Apache Spark 为核心计算引擎，结合 Hadoop 生态（HDFS、Hive）、Kafka 实时数据流、Redis 缓存、Flink 实时计算（可选模块）以及主流机器学习框架（如 Spark MLlib、ALS、协同过滤、矩阵分解、深度学习推荐模型等），构建高并发、低延迟、可扩展的工业级推荐系统。同时涵盖 A/B 测试、离线/在线评估指标（如准确率、召回率、NDCG、CTR 预估）等关键实践内容。

你将获得什么？

完成本课程后，你将能够：

• 独立设计并实现基于用户行为日志的个性化推荐系统；
• 熟练使用 Spark 进行大规模数据清洗、特征工程与模型训练；
• 理解冷启动、数据稀疏性、多样性与实时性等推荐系统核心挑战的解决方案；
• 掌握从离线批处理到近实时推荐的完整技术链路；
• 产出可写入简历的完整项目作品，提升求职竞争力。

适合人群

本课程适合具备一定编程基础（熟悉 Python 或 Scala）、了解基本数据结构与算法、并对大数据或人工智能方向感兴趣的学员。无论是希望转型为数据工程师、算法工程师，还是提升现有技术栈的在职开发者，都能从中获得显著提升。