研发初学者常面临资料多、难取舍的问题，自学大数据技能抓不住重点。作者团队搜罗了《推荐系统架构、机器学习、数据挖掘》等学习资料，以项目实战案例贯穿，展示大数据模型与Hadoop结合，还剖析多种模型问题。此外，还分享大厂面试真题等，资料打包在百度云，可加微信免费领取。
作为很多研发初学者来说，最大的问题就是：
资料太多！！！看不完！！！
不知道如何取舍！！！人的精力有限！！！
最近很多粉丝群里和我称转型、提升大数据技能学习太困难了。自学抓不到重点，没有大厂实操项目傍身，面试屡屡受挫。一番折腾下来，毫无头绪，学习效果自然是大打折扣。
然而网上很多教程也比较碎片
究于此，我们团队在全网搜罗一整套《推荐系统架构、机器学习、数据挖掘》等学习资料，以求帮助大家摆脱困境，帮你轻松搞定推荐系统，轻松提升推荐算法核心竞能力。
通过对推荐系统架构的整体规划，深入了解推荐算法的整套原理，以项目实战案例贯穿，实现基于Hadoop的协同过滤和聚类，充分展示大数据中模型和Hadoop的结合。
同时，在原有基础上横向与纵向深度剖析分类问题、离散特征、权重动态分配、模型融合，模型的评价，以及多路召回融合的实施，循序渐进的方式学习模型在实际工作中的使用优化，打破进阶屏障！
以及我还整理几套大厂面试真题（含答案）+简历模版+论文，也分享给大家，供大家参考！！
目前由于工作需要，我也在学习这套资料，越学越觉得这套资料的博大精深和微言大义，实在从中受益良多，所以推荐给大家。
所有以上相关的的内容全部都已经打包好了，汇总成了一份百度云的链接，小贴心之处是怕有的兄弟下载起来贼慢，有个可快速下载百度云内容下载器。
相信通过本资料的学习，你一定会受益匪浅。知识改变命运，技能改变生活！！
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