教學(xué)體系解析
該數(shù)據(jù)挖掘推薦系統(tǒng)培訓(xùn)采用雙階段進(jìn)階模式,前7周重點(diǎn)攻克核心技術(shù)模塊,后5周專注學(xué)術(shù)成果轉(zhuǎn)化。課程設(shè)計(jì)融合卡內(nèi)基梅隆大學(xué)教學(xué)體系,注重理論與實(shí)踐的雙向滲透。
人才培養(yǎng)方案
- 掌握分布式計(jì)算框架Hadoop/Spark核心原理
- 精通Apriori等關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法
- 構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的混合推薦模型
- 完成可發(fā)表級別的學(xué)術(shù)論文撰寫
課程模塊詳解
階段:基礎(chǔ)能力構(gòu)建(1-3周)
重點(diǎn)解析MapReduce并行計(jì)算范式,通過電商用戶行為分析案例掌握分布式文件系統(tǒng)HDFS的核心操作。配套8個(gè)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目包括網(wǎng)頁排名算法實(shí)現(xiàn)、社交網(wǎng)絡(luò)圖計(jì)算等。
第二階段:算法深化(4-5周)
深入探討FP-Growth改進(jìn)算法在推薦場景中的應(yīng)用,結(jié)合Netflix數(shù)據(jù)集開展協(xié)同過濾優(yōu)化實(shí)驗(yàn)。特別設(shè)置基于TensorFlow的深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)原型開發(fā)。
學(xué)術(shù)產(chǎn)出保障
| 成果類型 | 具體內(nèi)容 | 應(yīng)用場景 |
| 科研報(bào)告 | 包含算法優(yōu)化路徑與實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 | 留學(xué)申請材料 |
| 會議論文 | EI/CPCI級別期刊全文指導(dǎo) | 學(xué)術(shù)背景提升 |
教學(xué)特色說明
采用MIT Media Lab創(chuàng)新教學(xué)法,每模塊設(shè)置"技術(shù)深潛"工作坊。配備亞馬遜AWS實(shí)驗(yàn)環(huán)境,支持千兆級數(shù)據(jù)處理實(shí)踐。建立學(xué)員作品集GitHub展示專區(qū),提供持續(xù)代碼審查服務(wù)。