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在推荐算法刚刚兴起的时候，基本上只要懂一些推荐系统算法的理论，就能够找到一份推荐算法相关的工作。但现在，只有对推荐系统整个的运转流程有了足够的了解，才能够获得企业的青睐。要想拥有推荐系统的全局视角，掌握在面对不同问题时灵活变通的方法，demo 级别的训练远远不够。

为此，我们特地邀请到了在算法和深度学习领域深耕多年的黄鸿波老师，他将提供一整套推荐系统的工程化方案，带你从获取真实的原始数据开始，通过数据处理、特征采集、内容画像、用户画像等一系列步骤，最终把整个系统部署和发布到 Linux 系统上。

同时，这门课程采用环环相扣的讲解方式：前面讲到的内容，一定是后面的系统搭建中的一步。通过这个方式，你能有效掌握推荐系统的全流程，避免“一学就会，一用就废”。

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——/计算机教程/02极客时间/001-极客时间合集（更新至2023年4月16日）-shikey.com/281-100542801-专栏课-黄鸿波-手把手带你搭建推荐系统（3讲）/
├──MP3  
|   ├──01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.mp3  15.29M
|   ├──02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.mp3  13.10M
|   ├──03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.mp3  10.00M
|   └──开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.mp3  9.81M
└──PDF  
|   ├──01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.pdf  3.54M
|   ├──02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.pdf  3.23M
|   ├──03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.pdf  1.69M
|   └──开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.pdf  2.44M

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