入职就 50W 起，推荐系统何以成为算法皇冠？

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——定义

推荐系统有3个重要的模块:用户建模模块、推荐对象建模模块、推荐算法模块。通用的推荐系统模型流程如图。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。 

——大厂必备核心-推荐系统

从商业角度来讲，互联网主要起到平台作用，构建多方沟通桥梁，例如淘宝对应卖家和卖家，头条是信息产出方和读者，除了要满足用户本身的需求，还要考虑到商家的利益。

平台巩固流量，才能进一步的转化，达到盈利。这时候，推荐系统可能是一整个系统的核心。

在算法层面，人力层面，非常需要拥有推荐系统相关知识的人才，这是算法工程师、数据科学家等职业非常好的去处。

——推荐算法择业面广，可无障碍转搜索、广告精准投放

因为从模型角度，推荐系统几乎涵盖了所有机器学习能解决问题的结构，并且尝试了各种特征工程方法，构建了很多重要的模型结构。

上游：相关性特征（内容、用户及其匹配信息）、环境特征（时间和地点）、热度特征（热点信息等）和协调特征，从抽象层面，有一些现实的、具体的特征，也有经过特殊化处理和转化的embedding特征。

下游：低维线性的LR、非线性的RF、GBDT，还是更高级的DNN，甚至到目前被广泛使用的wide&deep，知识结构完整和详细，同时这些模型也经受住了实践的检验，例如而很多类似朴素贝叶斯、SVM等可能在学术界很火的模型而且这些模型十分完整，具有很强的借鉴意义。

在过去也从未有过这样的机会——学好推荐算法，一个新人入职就有20~40万年收入：

BOSS直聘2020年四季度人才吸引力报告显示，推荐算法已经连续2年成为平均薪资最高的岗位，平均年薪高达近40W。

但这里存在几个问题，很多欲从事推荐系统的同学大多数学习的方式是自学，缺少企业项目实践

 而推荐算法是一个非常贴近业务的工作，业务理解>数据建设度>算法模型。业务中涉及的指标、技术、迭代过程一定要清楚，企业级的项目实践必不可少！

除此之外，协同过滤的itemCF，userCF区别适用场景是哪些？推荐系统的大概步骤，怎么冷启动？协同过滤中的算法怎么细分？

xgb原理推导、fm原理和推导、常见的优化算法、梯度消失/爆炸等，这些问题都不是简单看几篇论文，敲几行代码就能弄清搞懂的。

不解决这些问题，无论面试还是真正去业界做推荐系统，都会被推荐领域的”老鸟“们一眼识别出小白属性。

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第一章推荐系统简介

第二章 推荐算法

第三章 Hadoop

第四章 Hive 和 HBase

第五章 Spark core

第六章Spark sql 和 Spark streaming

第七章 推荐系统案例

你想学的都会有~