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大数据实战：黑马程序员带你打造用户画像
〖课程目录〗:
day01
01_复习：Spark 框架综合回顾概述
02_企业级360°全方位用户画像：项目课程安排
03_企业级360°全方位用户画像：数仓、画像及推荐
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
05_企业级360°全方位用户画像：用户画像应用场景
06_企业级360°全方位用户画像：标签存储（HBase和ES）
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23_用户画像业务数据导入：ETL总述
24_用户画像业务数据导入：数据调研和数据导入方案
25_用户画像业务数据导入：Hive创建业务表
26_用户画像业务数据导入：数据导入Hive表
day02
01_上次课程内容回顾【www.shand.top】
02_今日课程内容提纲
03_用户画像业务数据导入：数据导入方案
04_用户画像业务数据导入：SQOOP导入HBase表
05_用户画像业务数据导入：HBase ImportTvs导入logs数据
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26_用户画像模块：标签模型计算（Module创建及设置）
27_标签开发流程：提交流程（标签规则）
28_标签开发流程：执行流程（4步骤）
29_Spark 交互HBase：读写表数据
day03
01_额外：项目学习建议
02_上次课程内容回顾：业务数据迁移ETL
03_上次课程内容回顾：标签模型应用调度
04_上课课程内容回顾：项目模块及标签模型流程
05_今日课程内容提纲
06_标签模型开发【用户性别标签】：整体概述说明
07_标签模型开发【用户性别标签】：新建标签（4级和5级）
08_标签模型开发【用户性别标签】：编写模型主类（SparkSession构建）
09_工具类HBaseTools：方法声明定义
10_工具类HBaseTools：read加载数据(一）
11_工具类HBaseTools：read加载数据(二）
12_工具类HBaseTools：read加载数据(三）
13_工具类HBaseTools：write保存数据（一）
14_工具类HBaseTools：write保存数据（二）
15_标签模型开发【用户性别标签】：标签数据读取
16_标签模型开发【用户性别标签】：业务标签规则
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
18_标签模型开发【用户性别标签】：构建标签
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34_标签模型开发【标签模板】：属性配置文件及解析
35_标签模型开发【标签模板】：创建SparkSession实例思路
36_标签模型开发【标签模板】：Typesafe获取某属性文件值
37_标签模型开发【标签模板】：工具类SparkUitls
38_标签模型开发【标签模板】：重构标签基类AbstractModel
39_标签模型开发【标签模板】：测试类（职业标签）
day04
01_上次课程内容回顾：标签模型开发四步骤
02上次课程内容回顾：HBaseTools工具类
03_次课程内容回顾：规则匹配类型标签业务实现
04_上次课程内容回顾：标签模型基类
05_标签模型开发【用户国籍标签】：新建标签
06_标签模型开发【用户国籍标签】：模型开发测试
07_标签开发：【总述】标签模型开发相关数据
08_今日课程内容提纲
09_自定义外部数据源HBase：引入ExternalDataSource
10_自定义外部数据源HBase：External DataSource概述
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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
30_标签模型开发【消费周期标签】：计算标签
31_标签模型开发【支付方式标签】：业务字段调研
32_标签模型开发【支付方式标签】：新建标签
33_标签模型开发【支付方式标签】：开窗函数使用（SQL和DSL）
34_标签模型开发【支付方式标签】：计算标签及测试
day05
01_上次课程内容回顾：自定义外部数据源HBase
02_回顾用户画像：标签系统及模型开发步骤
03_回顾用户画像：标签模型开发业务逻辑流程
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
05_回顾用户画像：职业标签模型快速开发
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26_推荐系统入门：基于RDD 算法API讲解
27_推荐系统入门：构建电影推荐模型（一）
28_推荐系统入门：构建电影推荐模型（二）
day06
01_上次课程内容回顾：自定义外部数据源HBase（加强版）
02_上次课程内容回顾：推荐算法ALS
03_今日课程内容提纲
04_机器学习入门：AI发展浪潮和机器学习核心三要素
05_机器学习入门：ML定义及数据特征features
06_机器学习入门：ML算法分类
07_机器学习入门：机器学习算法库SK-Learn和SparkMLlib
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16_机器学习入门：波士顿房价预测模型（一）
17_机器学习入门：波士顿房价预测模型（二）
18_机器学习入门：逻辑回归分类算法概述（Sigmoid）函数
day07
01_上次课程内容回顾：机器学习基础（概念）
02_上次课程内容回顾：线性回归和逻辑回归
03_实战案例【泰塔尼克号生存预测】：案例背景及数据调研
04_实战案例【泰塔尼克号生存预测】：加载数据（CSV格式）
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25_客户价值模型RFM：KMeans算法肘部法则
26_客户价值模型RFM：KMeans算法轮廓系数
27_客户价值模型RFM：鸢尾花数据集演示肘部法确定K
day08
01_上次课程内容回顾：聚类KMeans算法
02_上次课程内容回顾：客户价值模型RFM
03_今日课程内容提纲
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20_价格敏感度模型PSM：PSM概念和功能
21_价格敏感度模型PSM：PSM计算方式
22_价格敏感度模型PSM：使用KMeans对单值特征聚类
23_价格敏感度模型PSM：计算PSM值业务逻辑
24_价格敏感度模型PSM：计算PSM值业务逻辑
25_价格敏感度模型PSM：计算PSM值代码实现
26_价格敏感度模型PSM：训练KMeans聚类模型和打标签
27_价格敏感度模型PSM：算法中距离度量方法
day09
01_上次课程内容回顾：算法模型调优
02_上次课程内容回顾：RFE和PSM标签
03_今日课程内容提纲
04_用户购物性别模型USG：USG模型概念理解
05_用户购物性别模型USG：USG模型构建过程（一）
06_用户购物性别模型USG：USG模型构建过程（二）
07_用户购物性别模型USG：决策树是什么
08_用户购物性别模型USG：决策树构造及优缺点
09_用户购物性别模型USG：决策树算法实现（ID3、C4.5和CART）
10_用户购物性别模型USG：决策树分类官方案例（一）
11_用户购物性别模型USG：决策树分类官方案例（二）
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20_用户购物性别模型USG：Pipeline 官方案例
21_用户购物性别模型USG：训练Pipeline模型
22_用户购物性别模型USG：训练验证分割和交叉验证区别
23_用户购物性别模型USG：模型超参数设置ParamGrid
24_用户购物性别模型USG：TrainValidationSplit模型调优
25_用户购物性别模型USG：CrossValidator模型调优
day10
01_上次课程内容回顾：USG模型和决策树算法
02_上次课程内容回顾：管道Pipeline和模型调优
03_集成学习算法：Ensemble Algorithm概述
04_集成学习算法：Bagging算法和Boosting算法
05_集成学习算法：Bagging算法及随机森林RF
06_集成学习算法：Boosting 算法和梯度提升树GBT
07_今日课程内容提纲
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19_用户购物偏好模型BP：新建标签（用户推荐商品）
20_用户购物偏好模型BP：标签模型实现思路步骤
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）
22_用户购物偏好模型BP：构建ALS算法模型、评估和推荐
23_用户购物偏好模型BP：保存推荐商品至HBase表
24_总述全方位用户画像（一）
25_总述全方位用户画像（二）
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