【Netflix电影推荐系统全栈开发】项目简介适用人群项目大纲

适用人群

主要针对求职中想申请软件工程师，机器学习算法工程师等方向的学员，通过实战型极强的动手项目，学员会完成推荐算法以及系统的开发，作为申请成果。对于还在读本科或者研究生的同学，此项目也可以作为对搜广推方向的入门，成为简历上一个扎实的项目经历。

你将收获

一个完整可展示的全栈推荐系统项目

推荐算法从传统到前沿技术发展的全面了解；

前端后端开发能力的全面提高；

导师推荐信，课程结业证书

你将学习的技能

了解如何从零搭建一个web application

掌握基本的前端和后端开发技术

了解并实现一些经典以及前沿的推荐算法

课题介绍

推荐系统已经成为个大公司科技公司利润的主要来源，一个了解推荐系统的工程师更是各家公司追逐的人才。通过一个推荐系统的开发，你将了解如何从零搭建一个web application，掌握基本的前端和后端开发技术，了解并实现一些经典以及前沿的推荐算法。通过这个项目的学习能帮你掌握炙手可热的技术，提高编程能力，让你的简历脱颖而出，最终收获offer。

课程大纲

总项目时常为12课时，每周1-2次，以理论+实践的形式手把手带你搭建一个活动推荐系统

Search & ML Infrastructure - Python basic; - Introduction to web application; - TensorFlow model serving; - Search Engine development and optimization; - Distributed model training strategy. Data analysis: - Scala basic & Spark; - Data ETL (extracted, transformation and load); - MySQL & Redis database; - Data driven methods, data visualization;

考察：Code development

授课3小时; 学习4小时

Data analysis: - Scala basic & Spark; - Data ETL (extracted, transformation and load); - MySQL & Redis database; - Data driven methods, data visualization;

考察：Colab data analysis; Code development

授课2小时; 学习2小时

Recommendation algorithm: - Introduction to recommendation system; - Introduction to neural network; - TensorFlow developing framework; - Feature engineering; - Recommendation algorithms: collaborative filtering, Matrix factorization, Wide & Deep, Bert4Rec, etc.

考察：Algorithm summary; Algorithm implementation;

授课5小时; 学习8小时

Other: - Unit test & end2end test; - Model deployment; - Recommendation algorithm literature;

考察：Debugging; Code development; Literature review;

授课2小时; 学习2小时

课程导师