《分布式机器学习实战》新书发布会直播现场：
1、《分布式机器学习实战》新书发布会直播现场【可试听】
本系列专家级精品课与配套书籍《分布式机器学习实战》详细介绍：
2、本系列大数据人工智能专家级精品课详细介绍
3、配套书籍《分布式机器学习实战》详细介绍【可试听】
大数据人工智能百万年薪成才之路 - 技术成长路线指引：
4、大数据人工智能技术成长路线指引【可试听】
大数据和人工智能在互联网公司扮演的角色和重要性：
5、什么是大数据，扮演的角色和重要性
6、什么是人工智能，扮演的角色和重要性
7、大数据和人工智能有什么区别，又是如何相互关联
大数据部门组织架构：
8、大数据部门组织架构
大数据部门各个职位技能要求、市场薪资水平：
9、大数据部门各个职位技能要求、市场薪资水平
大数据部门各个职位的职业生涯规划和发展路径：
10、大数据部门各个职位的职业生涯规划和发展路径
大数据算法系统架构 - 推荐算法系统架构设计：
11、高并发业务系统架构设计与大数据算法系统架构设计的原理与比较
12、推荐算法系统架构图深度解密与详细介绍
13、推荐算法系统中各个子系统详细讲解
大数据算法系统架构 - 大数据用户画像系统架构设计：
14、大数据用户画像系统架构图深度解密与详细介绍【可试听】
15、大数据用户画像系统中各个子系统详细讲解【可试听】
大数据算法系统架构 - 个性化搜索引擎系统架构设计：
16、个性化搜索引擎系统架构图深度解密与详细介绍【可试听】
17、个性化搜索引擎系统中各个子系统详细讲解【可试听】
大数据算法系统架构 - 经典应用场景设计：
18、大数据算法系统经典应用场景
Hadoop大数据平台：
19、Hadoop核心原理和介绍
20、Linux系统常用命令基于互联网公司正式环境Centos 7
21、Hadoop安装和部署实战
22、Hadoop的Web管理界面介绍
Hive数据仓库及数据分析操作实战：
23、Hive原理介绍
24、Hive表结构定义语法
25、HDFS热门常用命令
26、Hive SQL语句精讲
27、用Shell脚本如何执行Hive Sql
28、Azkaban调度、Oozie调度执行封装hive的shell脚本，及crontab调度
29、Hive数据仓库模型设计
30、Hive UDF函数
31、Hive数据仓库Linux生产服务器实战操作
Sqoop数据ETL工具：
32、Sqoop大数据ETL工具实战
33、Sqoop安装Docker服务器环境操作实战
34、基于Docker的Mysql容器安装和Sqoop操作Hadoop集群实战【可试听】
大数据Hbase数据库实战：
35、Hbase介绍
36、Hbase架构及基本组件
37、Hbase数据结构和表详解
38、Hbase安装部署和常用操作
39、Hbase客户端命令SQL工具和Phoenix
40、Hbase升级和数据迁移和相关Hbase操作
41、Hbase Shell常用命令服务器操作实战
42、Hive集成Hbase查询数据服务器操作实战【可试听】
Python编程介绍与开发环境安装搭建：
43、Python介绍【可试听】
44、Windows下Python环境搭建和Pycharm开发工具操作实战【可试听】
45、Linux环境Centos 7系统之Python环境搭建操作实战【可试听】
46、苹果mac系统之Python环境搭建操作实战
Python基础语法操作实战：
47、Python基础语法操作实战【可试听】
Python数据类型：
48、数据类型之数字和布尔型
49、数据类型之字符串
50、数据类型之List列表
51、数据类型之Tuple元组
52、数据类型之Dict字典
53、数据类型之Set集合
54、数据类型之日期和时间
Python操作符：
55、操作符之算术运算符
56、操作符之比较运算符
57、操作符之赋值运算符
58、操作符之位运算符
59、操作符之逻辑运算符
60、操作符之成员运算符
61、操作符之身份运算符
62、操作符之运算符优先级
Python控制流程：
63、控制流程之条件控制语句if else
64、控制流程之循环语句While-For
Python函数编程：
65、函数编程
Python面向对象编程：
66、Python面向对象编程
Python文件读写编程：
67、文件读写IO操作【可试听】
Python错误异常处理机制：
68、错误异常处理机制try/except/finally
Python的Web开发框架：
69、Python的Web开发框架Flask
Java语言编程：
70、Java和Scala开发环境配置IntelliJ IDEA工具操作实战
71、快速上手Java编程
72、Java面向对象高级编程和数据库编程操作
大数据Spark之Scala语言编程：
73、大数据Spark之Scala语言编程
Spark分布式内存计算：
74、Spark原理与介绍
75、Spark和Hadoop的比较
76、Spark生态圈
77、Spark MLlib机器学习
78、Spark GraphX图计算
79、Spark Streaming流式计算
80、Spark编程及常用函数介绍
81、Spark分布式集群环境安装搭建及项目案例
大数据Spark分布式大规模发送邮件项目实战：
82、大数据Spark分布式大规模发送邮件项目实战
大数据Spark分布式操作Hbase项目实战：
83、大数据Spark分布式操作Hbase项目实战
Docker容器：
84、Docker原理与介绍
85、Docker安装部署
86、搭建Docker固定ip网络
87、Docker常用命令
88、基于Docker安装Mysql数据库和Hadoop分布式集群介绍
Spark分布式机器学习 - Word2Vec词向量模型：
89、word2vec算法原理
90、word2vec词向量模型源码解析实战
91、word2vec源码编译打包及服务器部署模型训练操作实战全过程演示【可试听】
Spark分布式机器学习 - Learning to rank排序学习算法：
92、Learning to rank排序学习算法原理概述
93、PointWise、PairWise【SVM Rank、RankNet、RankBoost】和ListWise【LambdaRank、AdaRank、SoftRank、LambdaMART】三种排序类型算法
94、Learning to rank评价指标MAP(Mean Average Precision)和NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)介绍
95、Learning to rank排序学习算法源码深度解密实战（基于ListWise的LambdaRank实现）
Spark分布式机器学习 - 逻辑回归算法：
96、逻辑回归算法原理与介绍
97、逻辑回归经典应用场景
98、SGD逻辑回归（随机梯度下降法）
99、LBFGS逻辑回归（拟牛顿法）
100、逻辑回归线上实时预测
Spark分布式机器学习 - 决策树算法：
101、决策树算法原理与介绍
102、决策树算法经典应用场景
103、决策树算法源码实战
104、决策树算法优缺点
105、决策树算法与随机森林联系和区别
Spark分布式机器学习 - 随机森林算法：
106、随机森林算法原理与介绍
107、随机森林经典应用场景
108、随机森林模型参数详解
109、随机森林源码实战
110、随机森林源码二次开发
111、随机森林和GBDT（梯度提升决策树）的联系和区别
Spark分布式机器学习 - GBDT梯度提升决策树算法：
112、 GBDT算法原理与介绍
113、 GBDT经典应用场景
114、 GBDT模型参数详解
115、 GBDT源码实战
116、GBDT模型文件里具体内容展示
117、GBDT和SVM（接近于神经网络的算法）
Spark分布式机器学习 - SVM支持向量机算法：
118、 SVM支持向量机算法原理与介绍
119、 SVM经典应用场景
120、 Python的scikit-learn的SVM算法实战
121、 LIBSVM 算法工具包实战
122、Spark SVM实战（Scala）
123、SVM支持向量机模型文件内容展示
Spark分布式机器学习 - 贝叶斯算法：
124、朴素贝叶斯算法原理与介绍
125、朴素贝叶斯应用场景
126、朴素贝叶斯文本分类特征工程
127、Mahout朴素贝叶斯源码实战
128、Spark朴素贝叶斯源码实战
129、朴素贝叶斯模型文件内容展示
Spark分布式机器学习 - 序列模式挖掘prefixSpan算法：
130、序列模式挖掘算法原理与介绍
131、序列模式挖掘算法应用场景
132、序列模式挖掘算法的基本概念
133、PrefixSpan算法的基本概念
134、PrefixSpan算法流程
135、PrefixSpan算法优势和劣势
136、SparkMLlib实现的PrefixSpan算法源码实战
137、充电了么自研轻量级序列模式挖掘源码实战
Tensorflow深度学习框架：
138、Tensorflow深度学习框架
MXNet多GPU深度学习框架
139、mxnet多GPU深度学习框架
神经网络算法 - MLP多层感知机算法：
140、TensorFlow多层感知机实现原理解密
141、TensorFlow多层感知机算法实现手写数字识别分类任务源码深度解析
神经网络算法 - CNN卷积神经网络算法：
142、Tensorflow卷积神经网络CNN核心原理解密
143、Tensorflow卷积神经网络CNN手写数字识别案例源码深度解析
神经网络算法 - RNN循环神经网络算法：
144、TensorFlow循环神经网络RNN核心原理解密
145、TensorFlow循环神经网络RNN自然语言处理语言模型LM源码深度解析
神经网络算法 - LSTM长短期记忆神经网络算法：
146、TensorFlow长短期记忆神经网络LSTM核心原理解密
147、LSTM实现神经网络语言模型LM案例源码深度解析
神经网络算法 - Seq2Seq端到端神经网络算法：
148、Tensorflow端到端神经网络Seq2Seq核心原理解密【可试听】
149、Tensorflow端到端神经网络Seq2Seq排序算法案例源码深度解析【可试听】
神经网络算法 - GAN生成对抗网络算法：
150、Tensorflow生成对抗网络GAN核心原理解密
151、Tensorflow生成对抗网络GAN通过文字生成图片案例源码深度解析
神经网络算法 - 深度强化学习DQN算法：
152、Tensorflow深度强化学习DQN核心原理解密
153、深度强化学习TensorFlow 2.0代码实战
自然语言处理 - 中文分词和词性标注算法
154、中文分词和词性标注原理及Python的jieba分词工具源码实战【可试听】
155、Java的中文分词和词性标注源码实战【可试听】
156、Java开源的HanLP自然语言处理工具包介绍【可试听】
自然语言处理 - 关键词提取和文本摘要算法
157、关键词提取和文本摘要算法原理
158、基于Python的关键词提取和文本摘要算法源码实现
159、基于Java的关键词提取和文本摘要算法源码实现
自然语言处理 - 文本自动分类算法
160、文本分类算法原理及朴素贝叶斯、SVM支持向量机介绍
161、Python开源快速文本分类器fastText框架核心原理解密
162、Python快速文本分类器fastText源码实现及服务器部署操作实战全过程演示
自然语言处理 - 语言模型(language model)
163、 自然语言处理之语言模型原理与介绍
164、 n-gram统计语言模型原理
165、 LSTM神经网络语言模型原理
166、语言模型源码实现深度解析实战
167、 自然语言处理之语言模型应用场景
推荐算法系统实战：
168、推荐系统架构设计【可试听】
169、推荐数据仓库集市
170、推荐系统ETL数据处理
171、CF协同过滤用户行为挖掘
172、推荐算法ALS交替最小二乘法
173、推荐系统ContentBase文本挖掘算法
174、用户画像兴趣标签提取算法
175、基于用户心理学模型推荐
176、推荐系统多策略融合算法
177、准实时在线学习推荐引擎
178、Redis分布式缓存处理
179、分布式搜索引擎
180、推荐Rerank二次重排序算法（基于逻辑回归、GBDT、随机森林、神经网络的算法思想做二次排序）【可试听】
181、推荐Rerank二次重排序算法（基于Learning TO rank排序学习思想做二次排序）
182、推荐Rerank二次重排序算法（基于加权公式思想做二次排序）
183、在线Web实时推荐引擎服务原理及核心处理算法
184、在线Web实时推荐引擎服务核心源代码解析
185、在线AB测试推荐效果评估
186、离线AB测试推荐效果评估
187、推荐位管理平台
人脸识别实战：
188、人脸识别原理与介绍
189、人脸识别应用场景
190、人脸检测与对齐原理及介绍
191、人脸检测与对齐核心源代码解析
192、人脸检测与对齐项目服务工程化和在Linux服务器部署操作实战
193、人脸识别比对原理和项目介绍
194、人脸识别比对核心源代码解析
195、人脸识别比对项目服务工程化和在Linux服务器部署操作实战
196、人脸年龄识别原理及项目介绍【可试听】
197、人脸年龄识别核心源代码解析【可试听】
198、人脸年龄识别项目服务工程化和在Linux服务器部署操作实战【可试听】
199、人脸性别识别
对话机器人实战：
200、对话机器人原理与介绍
201、基于TensorFlow对话机器人项目实战【可试听】
202、基于TensorFlow对话机器人模型训练前数据准备和处理【可试听】
203、基于TensorFlow对话机器人项目实战源码解析和Linux服务器训练模型过程操作实战【可试听】
204、基于TensorFlow对话机器人项目服务工程化和在Linux服务器上操作实战【可试听】
205、基于MXNet对话机器人项目实战
206、基于MXNet对话机器人项目实战源码解析
207、基于MXNet对话机器人项目服务工程化和在Linux服务器上操作实战
208、基于深度强化学习机器人
209、基于搜索引擎对话机器人
210、对话机器人的Web服务工程化
就业、面试技巧、职业生涯规划、职业晋升指导：
211、就业、面试技巧、职业生涯规划、职业晋升指导概述
212、怎么写一份漂亮的简历？
213、哪些招聘网站是比较好的？
214、通过内推方式找工作？成功率高？
215、通过猎头找工作？薪资高？
216、面试前准备：学习、其它有针对性的个性化准备等
217、面试过程中的技巧
218、面试失败后如何复盘、总结面试经验、学习和准备下次面试？
219、面试成功后如何谈薪资offer、入职时间等
220、作为新员工入职后的工作中的经验技巧、注意事项、如何顺利通过试用期？
221、职业生涯如何规划？下次找工作找什么样的？如何晋升？