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[大数据/人工智能/云计算] 2020年最新黑马 大数据企业级项目用户画像实战(11.78G)

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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2021-3-8 14:01:18 | 显示全部楼层 |阅读模式
    『课程目录』:
      profile_day01_20200925
      01_复习:Spark 框架综合回顾概述.mp4
      02_企业级360°全方位用户画像:项目课程安排.wmv
      03_企业级360°全方位用户画像:数仓、画像及推荐.wmv
      04_企业级360°全方位用户画像:引入神策用户画像和初步认知.wmv
      05_企业级360°全方位用户画像:用户画像应用场景.mp4
      06_企业级360°全方位用户画像:标签存储(HBase和ES).mp4
      07_企业级360°全方位用户画像:用户标注(本体论).wmv
      08_企业级360°全方位用户画像:项目功能概述.wmv
      09_企业级360°全方位用户画像:导入虚拟机.wmv
      10_企业级360°全方位用户画像:项目工程导入和启动.wmv
      11_企业级360°全方位用户画像:功能模块.wmv
      12_企业级360°全方位用户画像:技术架构(离线).wmv
      13_企业级360°全方位用户画像:标签功能架构图.wmv
      14_企业级360°全方位用户画像:标签梳理(分类).wmv
      15_标签系统WEB 平台:主分类标签(123级标签).wmv
      16_标签系统WEB 平台:业务标签(4级标签).wmv
      17_标签系统WEB 平台:新建属性标签.wmv
      18_标签系统WEB 平台:其他功能说明.wmv
      19_项目环境搭建:环境概述说明.wmv
      20_项目环境搭建:框架回顾(一).wmv
      21_项目环境搭建:框架回顾(二).wmv
      22_项目工程搭建:创建Project和Module.wmv
      23_用户画像业务数据导入:ETL总述.wmv
      24_用户画像业务数据导入:数据调研和数据导入方案.wmv
      25_用户画像业务数据导入:Hive创建业务表.wmv
      26_用户画像业务数据导入:数据导入Hive表.mp4

      profile_day02_20200927
      01_上次课程内容回顾.mp4
      02_今日课程内容提纲.wmv
      03_用户画像业务数据导入:数据导入方案.wmv
      04_用户画像业务数据导入:SQOOP导入HBase表.wmv
      05_用户画像业务数据导入:HBase ImportTvs导入logs数据.wmv
      06_用户画像业务数据导入:数据导入方式Put和BulkLoad.wmv
      07_用户画像业务数据导入:HBase ImportTvs中BulkLoad.wmv
      08_用户画像业务数据导入:BulkLoad加载批量数据(原理).wmv
      09_用户画像业务数据导入:BulkLoad加载批量数据(MR).wmv
      10_用户画像业务数据导入:BulkLoad加载批量数据(Spark).wmv
      11_用户画像标签数据存储.wmv
      12_Oozie调度Spark2:回顾Oozie及工作流组成.wmv
      13_Oozie调度Spark2:使用Hue创建工作流和调度器调度Spark2.wmv
      14_Oozie Java Client API使用说明.wmv
      15_Oozie Java Client API运行Workflow.wmv
      16_Oozie Java Client API运行Coordinator.wmv
      17_标签存储与计算:标签管理.wmv
      18_标签存储与计算:标签存储设计.wmv
      19_标签存储与计算:标签计算引擎.wmv
      20_用户画像模块:模块划分及概述.wmv
      21_用户画像模块:标签调度(导入).wmv
      22_用户画像模块:标签调度(测试及安装Install).wmv
      23_用户画像模块:标签管理平台(导入及测试).wmv
      24_用户画像模块:标签模型测试(新建标签和调度运行).wmv
      25_用户画像模块:标签模型计算(概述及流程.wmv
      26_用户画像模块:标签模型计算(Module创建及设置).wmv
      27_标签开发流程:提交流程(标签规则).wmv
      28_标签开发流程:执行流程(4步骤).wmv
      29_Spark 交互HBase:读写表数据.mp4

      profile_day03_20200928
      01_额外:项目学习建议.mp4
      02_上次课程内容回顾:业务数据迁移ETL.wmv
      03_上次课程内容回顾:标签模型应用调度.wmv
      04_上课课程内容回顾:项目模块及标签模型流程.wmv
      05_今日课程内容提纲.wmv
      06_标签模型开发【用户性别标签】:整体概述说明.wmv
      07_标签模型开发【用户性别标签】:新建标签(4级和5级).wmv
      08_标签模型开发【用户性别标签】:编写模型主类(SparkSession构建).wmv
      09_工具类HBaseTools:方法声明定义.wmv
      10_工具类HBaseTools:read加载数据(一).wmv
      11_工具类HBaseTools:read加载数据(二).wmv
      12_工具类HBaseTools:read加载数据(三).wmv
      13_工具类HBaseTools:write保存数据(一).wmv
      14_工具类HBaseTools:write保存数据(二).wmv
      15_标签模型开发【用户性别标签】:标签数据读取.wmv
      16_标签模型开发【用户性别标签】:业务标签规则.wmv
      17_标签模型开发【用户性别标签】:HBase数据源Meta和读取业务数据.wmv
      18_标签模型开发【用户性别标签】:构建标签.wmv
      19_标签模型开发【用户性别标签】:保存画像标签数据.wmv
      20_标签模型开发【用户性别标签】:回顾标签模型开发步骤.wmv
      21_标签模型开发【规则匹配类型标签开发概述】.wmv
      22_标签模型开发【用户职业标签】:确立标签.wmv
      23_标签模型开发【用户职业标签】:新建标签.wmv
      24_标签模型开发【用户职业标签】:构建SparkSession(集成Hive).wmv
      25_标签模型开发【用户职业标签】:采用UDF函数打标签.wmv
      26_标签模型开发【用户职业标签】:计算标签方式.wmv
      27_标签模型开发【用户职业标签】:规则匹配类型标签工具类.wmv
      28_标签模型开发【标签模板】:标签模型代码重构概述.wmv
      29_标签模型开发【标签模板】:模板方法模式(Template).wmv
      30_标签模型开发【标签模板】:标签基类BasicModel结构.wmv
      31_标签模型开发【标签模板】:标签基类BasicModel具体代码.wmv
      32_标签模型开发【政治面貌标签】:需求分析及新建标签.wmv
      33_标签模型开发【政治面貌标签】:编码实现和测试.wmv
      34_标签模型开发【标签模板】:属性配置文件及解析.wmv
      35_标签模型开发【标签模板】:创建SparkSession实例思路.wmv
      36_标签模型开发【标签模板】:Typesafe获取某属性文件值.wmv
      37_标签模型开发【标签模板】:工具类SparkUitls.wmv
      38_标签模型开发【标签模板】:重构标签基类AbstractModel.wmv
      39_标签模型开发【标签模板】:测试类(职业标签).mp4

      profile_day04_20200929
      01_上次课程内容回顾:标签模型开发四步骤.mp4
      02上次课程内容回顾:HBaseTools工具类.wmv
      03_次课程内容回顾:规则匹配类型标签业务实现.wmv
      04_上次课程内容回顾:标签模型基类.wmv
      05_标签模型开发【用户国籍标签】:新建标签.wmv
      06_标签模型开发【用户国籍标签】:模型开发测试.wmv
      07_标签开发:【总述】标签模型开发相关数据.wmv
      08_今日课程内容提纲.wmv
      09_自定义外部数据源HBase:引入ExternalDataSource.wmv
      10_自定义外部数据源HBase:External DataSource概述.wmv
      11_自定义外部数据源HBase:BaseRelation接口.wmv
      12_自定义外部数据源HBase:RelationProvider接口.wmv
      13_自定义外部数据源HBase:定义类HBaseRelation和DefaultSource.wmv
      14_自定义外部数据源HBase:实现加载load数据(一).wmv
      15_自定义外部数据源HBase:实现加载load数据(二).wmv
      16_自定义外部数据源HBase:实现保存save数据.wmv
      17_自定义外部数据源HBase:注册数据源.wmv
      18_自定义外部数据源HBase:修改标签基类AbstractModel.wmv
      19_自定义外部数据源HBase:Spark与HBase交互三种方式封装.wmv
      20_标签开发:统计型标签概述.wmv
      21_标签模型开发【用户年龄段标签】:需求分析及新建标签.wmv
      22_标签模型开发【用户年龄段标签】:标签实现思路分析.wmv
      23_标签模型开发【用户年龄段标签】:计算标签(一).wmv
      24_标签模型开发【用户年龄段标签】:计算标签(二).wmv
      25_标签模型开发【消费周期标签】:需求分析.wmv
      26_标签模型开发【消费周期标签】:新建标签.wmv
      27_标签模型开发:导入业务订单数据.wmv
      28_标签模型开发【消费周期标签】:提取属性标签规则.wmv
      29_标签模型开发【消费周期标签】:标签实现思路分析和日期函数使用.wmv
      30_标签模型开发【消费周期标签】:计算标签.wmv
      31_标签模型开发【支付方式标签】:业务字段调研.wmv
      32_标签模型开发【支付方式标签】:新建标签.wmv
      33_标签模型开发【支付方式标签】:开窗函数使用(SQL和DSL).wmv
      34_标签模型开发【支付方式标签】:计算标签及测试.mp4

      profile_day05_20201007
      01_上次课程内容回顾:自定义外部数据源HBase.mp4
      02_回顾用户画像:标签系统及模型开发步骤.wmv
      03_回顾用户画像:标签模型开发业务逻辑流程.wmv
      04_回顾用户画像:规则匹配类型标签和统计类型标签核心思路.wmv
      05_回顾用户画像:职业标签模型快速开发.wmv
      06_标签模型开发【订单数据相关】:其他标签(订单金额).wmv
      07_标签模型开发【订单数据相关】:其他标签(订单状态).wmv
      08_今日课程内容提纲.wmv
      09_自定义外部数据源HBase:过滤条件需求引入.wmv
      10_自定义外部数据源HBase:HBase Filter使用.wmv
      11_自定义外部数据源HBase:字段值过滤【思路分析】及【业务代码】.wmv
      12_自定义外部数据源HBase:字段值过滤【Condition类封装】.wmv
      13_自定义外部数据源HBase:字段值过滤【测试功能】.wmv
      14_自定义外部数据源HBase:业务标签规则rule传递WhereCondition思路.wmv
      15_自定义外部数据源HBase:日期时间工具类DateUtils.wmv
      16_自定义外部数据源HBase:解析WhereCondition动态生成日期范围.wmv
      17_自定义外部数据源HBase:传递WhereCondition测试功能(一).wmv
      18_自定义外部数据源HBase:传递WhereCondition测试功能(二).wmv
      19_自定义外部数据源HBase:优化标签模型基类.wmv
      20_推荐系统入门:推荐引入和协同过滤算法初识.wmv
      21_推荐系统入门:推荐算法分类.wmv
      22_推荐系统入门:协同过滤算法核心.wmv
      23_推荐系统入门:ALS算法思想.wmv
      24_推荐系统入门:矩阵因子模型预测和推荐.wmv
      25_推荐系统入门:创建Maven Module.wmv
      26_推荐系统入门:基于RDD 算法API讲解.wmv
      27_推荐系统入门:构建电影推荐模型(一).wmv
      28_推荐系统入门:构建电影推荐模型(二).mp4

      profile_day06_20201009
      01_上次课程内容回顾:自定义外部数据源HBase(加强版).mp4
      02_上次课程内容回顾:推荐算法ALS.wmv
      03_今日课程内容提纲.wmv
      04_机器学习入门:AI发展浪潮和机器学习核心三要素.wmv
      05_机器学习入门:ML定义及数据特征features.wmv
      06_机器学习入门:ML算法分类.wmv
      07_机器学习入门:机器学习算法库SK-Learn和SparkMLlib.wmv
      08_机器学习入门:相关术语概念.wmv
      09_机器学习入门:鸢尾花数据【特征提取】.wmv
      10_机器学习入门:鸢尾花数据【类别标签label索引化】.wmv
      11_机器学习入门:鸢尾花数据【特征features标准化】.wmv
      12_机器学习入门:鸢尾花数据构建逻辑回归分类模型.wmv
      13_机器学习入门:线性回归算法概述.wmv
      14_机器学习入门:线性回归算法实现之最小二乘法.wmv
      15_机器学习入门:线性回归算法实现之梯度下降法.wmv
      16_机器学习入门:波士顿房价预测模型(一).wmv
      17_机器学习入门:波士顿房价预测模型(二).wmv
      18_机器学习入门:逻辑回归分类算法概述(Sigmoid)函数.mp4

      profile_day07_20201011
      01_上次课程内容回顾:机器学习基础(概念).mp4
      02_上次课程内容回顾:线性回归和逻辑回归.wmv
      03_实战案例【泰塔尼克号生存预测】:案例背景及数据调研.wmv
      04_实战案例【泰塔尼克号生存预测】:加载数据(CSV格式).wmv
      05_实战案例【泰塔尼克号生存预测】:特征工程.wmv
      06_实战案例【泰塔尼克号生存预测】:LR分类模型及预测评估.wmv
      07_今日课程内容提纲.wmv
      08_客户价值模型RFM:RFM概念..wmv
      09__客户价值模型RFM:RFM模型应用.wmv
      10_客户价值模型RFM:标签管理平台新建标签.wmv
      11_客户价值模型RFM:标签模型开发思路分析.wmv
      12_客户价值模型RFM:依据订单数据计算RFM.wmv
      13_客户价值模型RFM:依据规则进行RFM Score.wmv
      14_客户价值模型RFM:牧师与村民模型.wmv
      15_客户价值模型RFM:KMeans算法核心要点.wmv
      16_客户价值模型RFM:KMeans聚类鸢尾花数据.wmv
      17_客户价值模型RFM:聚类评估指标SSE.wmv
      18_客户价值模型RFM:KMeans++算法.wmv
      19_客户价值模型RFM:KMeansII算法.wmv
      20_客户价值模型RFM:KMeans训练模型.wmv
      21_客户价值模型RFM:计算标签(一).wmv
      22_客户价值模型RFM:计算标签(二).wmv
      23_客户价值模型RFM:类簇索引标签(工具类).wmv
      24_客户价值模型RFM:KMeans算法2个问题.wmv
      25_客户价值模型RFM:KMeans算法肘部法则.wmv
      26_客户价值模型RFM:KMeans算法轮廓系数.wmv
      27_客户价值模型RFM:鸢尾花数据集演示肘部法确定K.mp4

      profile_day08_20201012
      01_上次课程内容回顾:聚类KMeans算法.mp4
      02_上次课程内容回顾:客户价值模型RFM.wmv
      03_今日课程内容提纲.wmv
      04_客户价值模型RFM:算法模型构建流程步骤.wmv
      05_客户价值模型RFM:模型调优概述.wmv
      06_客户价值模型RFM:模型调优【特征归一化】.wmv
      07_客户价值模型RFM:模型调优【调整超参数】.wmv
      08_客户价值模型RFM:保存加载模型(一).wmv
      09_客户价值模型RFM:保存加载模型(二).wmv
      10_客户价值模型RFM:总述开发算法模型流程.wmv
      11_用户活跃度模型RFE:用户活跃度及用户生命周期.wmv
      12_用户活跃度模型RFE:RFE模型概述及实践应用.wmv
      13_用户活跃度模型RFE:新建标签及标签模型类.wmv
      14_用户活跃度模型RFE:加载访问日志数据计算RFE和打分.wmv
      15_用户活跃度模型RFE:组合特征和训练模型.wmv
      16_用户活跃度模型RFE:标签计算.wmv
      17_用户活跃度模型RFE:KMeans算法模型标签计算.wmv
      18_ID-Mapping:标识符引入及认识标识符.wmv
      19_ID-Mapping:统一用户识别(构建连通图).wmv
      20_价格敏感度模型PSM:PSM概念和功能.wmv
      21_价格敏感度模型PSM:PSM计算方式.wmv
      22_价格敏感度模型PSM:使用KMeans对单值特征聚类.wmv
      23_价格敏感度模型PSM:计算PSM值业务逻辑.wmv
      24_价格敏感度模型PSM:计算PSM值业务逻辑.wmv
      25_价格敏感度模型PSM:计算PSM值代码实现.wmv
      26_价格敏感度模型PSM:训练KMeans聚类模型和打标签.wmv
      27_价格敏感度模型PSM:算法中距离度量方法.mp4

      profile_day09_20201014
      01_上次课程内容回顾:算法模型调优.mp4
      02_上次课程内容回顾:RFE和PSM标签.wmv
      03_今日课程内容提纲.wmv
      04_用户购物性别模型USG:USG模型概念理解.wmv
      05_用户购物性别模型USG:USG模型构建过程(一).wmv
      06_用户购物性别模型USG:USG模型构建过程(二).wmv
      07_用户购物性别模型USG:决策树是什么.wmv
      08_用户购物性别模型USG:决策树构造及优缺点.wmv
      09_用户购物性别模型USG:决策树算法实现(ID3、C4.5和CART).wmv
      10_用户购物性别模型USG:决策树分类官方案例(一).wmv
      11_用户购物性别模型USG:决策树分类官方案例(二).wmv
      12_用户购物性别模型USG:新建标签.wmv
      13_用户购物性别模型USG:涉及订单表和维度表分析.wmv
      14_用户购物性别模型USG:加载订单表和维度表数据.wmv
      15_用户购物性别模型USG:构建维度表数据为WHEN条件语句.wmv
      16_用户购物性别模型USG:标注数据和打标签.wmv
      17_用户购物性别模型USG:训练算法模型并预测(一).wmv
      18_用户购物性别模型USG:训练算法模型并预测(二).wmv
      19_用户购物性别模型USG:Pipeline管道模型.wmv
      20_用户购物性别模型USG:Pipeline 官方案例.wmv
      21_用户购物性别模型USG:训练Pipeline模型.wmv
      22_用户购物性别模型USG:训练验证分割和交叉验证区别.wmv
      23_用户购物性别模型USG:模型超参数设置ParamGrid.wmv
      24_用户购物性别模型USG:TrainValidationSplit模型调优.wmv
      25_用户购物性别模型USG:CrossValidator模型调优.mp4

    └─profile_day10_20201015
            01_上次课程内容回顾:USG模型和决策树算法.mp4
            02_上次课程内容回顾:管道Pipeline和模型调优.wmv
            03_集成学习算法:Ensemble Algorithm概述.wmv
            04_集成学习算法:Bagging算法和Boosting算法.wmv
            05_集成学习算法:Bagging算法及随机森林RF.wmv
            06_集成学习算法:Boosting 算法和梯度提升树GBT.wmv
            07_今日课程内容提纲.wmv
            08_业务数据多种数据源:多数据源概述.wmv
            09_业务数据多种数据源:重构加载业务数据代码.wmv
            10_业务数据多种数据源:加载MySQL表(MySQLMeta).wmv
            11_业务数据多种数据源:加载Hive表(HiveMeta).wmv
            12_业务数据多种数据源:加载HDFS文件(HDFSMeta).wmv
            13_用户购物偏好模型BP:Bp模型概述.wmv
            14_用户购物偏好模型BP:推荐系统概述.wmv
            15_用户购物偏好模型BP:推荐算法ALS.wmv
            16_基于DataFrame API构建推荐模型:加载数据及数据转换、训练模型.wmv
            17_基于DataFrame API构建推荐模型:模型推荐、评估和保存加载.wmv
            18_用户购物偏好模型BP:如何获取用户对物品评分(思路分析).wmv
            19_用户购物偏好模型BP:新建标签(用户推荐商品).wmv
            20_用户购物偏好模型BP:标签模型实现思路步骤.wmv
            21_用户购物偏好模型BP:提取用户对物品评分(点击物品次数).wmv
            22_用户购物偏好模型BP:构建ALS算法模型、评估和推荐.wmv
            23_用户购物偏好模型BP:保存推荐商品至HBase表.wmv
            24_总述全方位用户画像(一).wmv
            25_总述全方位用户画像(二).mp4

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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
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    2020年最新黑马 大数据企业级项目用户画像实战(11.78G) [修改]
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  • TA的每日心情
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    发表于 2021-3-12 22:08:49 | 显示全部楼层
    好帖啊
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  • TA的每日心情
    慵懒
    1 小时前
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  • TA的每日心情
    奋斗
    7 天前
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    佛挡杀佛三大发送到发送到发送到
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