课程简介

近日,抖音推荐算法被MIT评为2021十大突破技术之一,推荐算法不仅催生抖音背后的新一代巨无霸字节跳动,更广泛应用于各大电商平台、视频平台、资讯平台,做推荐的薪资因此水涨船高。

本推荐高级班第九期继续沿用七月在线推荐系统高级班的“BAT大咖小班教学”模式,以及已有的特色:

  • 内容全面系统:包括推荐常用算法、真实场景推荐、推荐前沿技术等四大阶段的内容;
  • 标准化项目流程:涵盖环境和数据准备、特征工程、模型构建、模型调优、上线部署等;
  • 多对一就业指导:单独指导每个人的就业,包括且不限于简历指导、面试辅导、就业内推

其次,相比上期,本期最大的升级是更新了七大实战项目中的三大企业项目:

  1. 用户对商品的购买预测,从历史数据中找出规律,去预测用户未来的购买需求,让最合适的商品遇见最需要的人,是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术;
  2. 实场景下的文本推荐系统,BAT中的推荐场景主要是以召回和精排为主,在本项目中,我们真实的模拟一个文本推荐系统;
  3. CIKM 2019 EComm AI:用户行为预测,预测用户的兴趣,为其做出合理的推荐是工业界与学术界长久以来研究的课题;

最后,本期除了新增项目外,更新增多任务学习、GNN在推荐中的应用,以及推荐与知识图谱的结合等等,从而更好的高薪就业,或跳槽涨薪/升职加薪。

面向群体: 本课程适合应届研究生就业找工作,或在职上班族跳槽涨薪/升职加薪,采用严格筛选制(通过率不到1/3),需要具备一定的基础能力才能报名通过,故以下同学优先:

  • 985或211高校的CS、数学理工科相关专业的应届或往届研究生
  • 已有一定的AI在职开发经验,比如正在公司做AI想在职提升
  • 已有一定的AI项目经验,比如学过七月在线的机器学习集训营

实战项目

企业项目

  • 企业项目一

    用户对商品的购买预测

    项目介绍:如何从历史数据中找出规律,去预测用户未来的购买需求,让最合适的商品遇见最需要的人,是大数据应用在精准营销中的关键问题,也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。

    项目目标:通过本项目可以学习电商中经典的人货匹配问题,通过商品来找到购买意向强的人群,解决问题的重点是如何提取用户历史行为的变化情况,然后预测用户是否进行购买。此外,项目中也将尝试复杂的建模结构,使用包含transformer结构的深度学习模型,或者能够直接从序列中提取用户意图表示的模型,用以替代传统的xgboost等树模型。

    项目时长:共4周

  • 企业项目二

    真实场景下的文本推荐系统

    项目介绍:BAT中的推荐场景主要是以召回和精排为主,在本项目中,我们在一个docker环境下真实的模拟一个推荐系统,模拟的推荐系统包括:如何获取数据、数据如何进入数据库、如何使用数据进行分析、如何建模、如果线上服务、以及如何进行AB Test。

    项目流程:

    1. 第一周:项目介绍, 发放计划书, 熟悉推荐系统架构, 准备数据和环境

    2. 第二周:离线完成数据分析和初步建模, 以及使用召回完成基本推荐

    3. 第三周:深度学习完成精排推荐, 模型在线服务完成

    4. 第四周:业务评估、AB Test、项目回顾

    项目时长:共4周

  • 企业项目三

    CIKM 2019 EComm AI:用户行为预测

    项目介绍:在电商场景中,推荐系统作为电商核心功能之一,对用户体验的提升有重要作用。预测用户的兴趣,为其做出合理的推荐是工业界与学术界长久以来研究的课题。经典方法包括基于内容的推荐、协同过滤等,一定程度上完成了推荐系统的任务。近年来,随着图神经网络研究的兴起,基于深度学习的GNN(Graph Neural Network)在推荐领域也逐渐称为研究热点。电商场景中, 用户、商品,以及两者之间的行为可以用一张二部图来表示。预测用户未来的行为, 转化为预测二部图中用户-商品边的概率,有更好的可解释性、可推理性。

    项目流程:

    1. 第一周: 项目介绍,发放计划书,熟悉推荐系统架构,准备数据,完成数据分析。

    2. 第二周: 初步建模,使用召回完成基本推荐。

    3. 第三周: 使用深度学习完成精排推荐。

    4. 第四周: 基于GNN相关的推荐算法 ,业务评估、AB Test、项目回顾。

    项目时长:共4周

  • 企业项目四

    电商平台的商品推荐系统

    项目介绍:电商业务在全球各大互联网公司的营收中都占有极其重要的地位,推荐系统对用户推荐商品的质量好坏直接影响了巨头们的股价,商品推荐团队是公司各大算法团队中的核心团队,有着绝对地位的优势,我们针对全球TOP 1的电商数据进行推荐算法优化。

    项目目标:在本项目中我们采用TOP电商真实公开数据集,需要根据用户在商品全集上的移动端行为数据以及百万级的商品信息,建立推荐模型,并预估用户在接下来一天对商品子集购买行为。涉及技术包括:特征构建、特征工程;推荐系统架构、推荐任务理解;LR/协同过滤基础模型、GBDT boosting模型;Wide & Deep模型、NFM模型;模型评估、评价等内容。

    项目时长:共4周

实训项目

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项目介绍

讲师团队

  • 章老师
    推荐/广告算法、营销算法专家

    多年BAT工作经验,在推荐系统、计算广告系统架构的搭建、实时流计算,以及相关算法技巧和运筹优化方面有丰富的经验。

  • 王老师
    大厂推荐广告算法研发

    对推荐系统召回、排序等各模块有着丰富的工程经验,阿里云天池数据科学家,在国内外各大公司举办的几千支队伍参赛的竞赛中已获得十余次冠亚军奖项。

  • 殷老师
    推荐和广告方向的技术专家

    就职于BAT的商业变现部门,在点击率预估、智能出价、投放策略等方面有丰富经验。

课程安排

  • 第一部分 报名审核

    申请学员(以下简称学员)填写报名申请表并附上简历,电话或远程面试通过后,才视为报名成功,然后学员和七月在线(以下简称机构)双方签订培训合同。

  • 第二部分 内容安排

    课程开始前,提供预习视频预习,课程开始后,每周安排直播、录播、实训、答疑,然后每两周考试一次,顺利通过阶段考试的学员,才能进入下一阶段的学习。未能通过考核的重新学习,做查漏补缺。

    第一阶段 业界前沿召回算法与特征工程

    在线视频:推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构解析

    • 1-推荐业务和推荐feed流产品详解
    • 2-推荐策略架构分解
    • 3-基于point wise 的stacking model 如何做用于推荐业务,以及相应的效果评估和模型如何升级(针对相应算法,提供data和code)

    在线视频:召回算法和业界最佳实践

    • 1-BAT里常用的CF算法以及变种(User/Item CF等变种)解
    • 2-Hybrid CF 算法
    • 3-Model Based CF(LFM矩阵分解、NMF、SVD)
    • 4-基于改进版协同过滤算法实战

    在线视频:搜索和推荐的matching技术

    • 1-NLP的基础知识,BOW, TF-IDF, BM25
    • 2-word2vec, topic model
    • 3-向量召回,embedding基础

    在线实训:改进版协同过滤算法实战

    在线视频:用户建模(召回、排序都会用到)

    • 1-BAT公司里常见的用户建模
    • 2-特征工程、分类模型开发

    在线实训:倒排索引项目实战

    在线直播:召回算法进阶实战

    • 1-多路召回策略实战(热门、兴趣标签、内容属性、协同过滤、业务规则等)
    • 2-向量化召回实战(Item2vec、Graph Embedding、GCN、GraphSAGE等)
    • 3-序列化召回算法(MIND、ComiRec、SDM等)
    • 4-TDM深度树匹配召回(解决大规模推荐系统用户兴趣检索方案)

    在线直播:用户特征和Item特征的常用方法

    • 1-推荐系统中的核心特征(基于工业界的特征工程)
    • 2-Embedding的数学本质和计算方法
    • 3-用户画像和商品画像(标签系统、定向召回)
    • 4-手动和自动特征工程(AutoML)

    第二阶段 业界常用排序算法

    在线视频:排序算法&深度学习模型

    • 1-BAT里基础建模流程构造(涉及样本、特征、模型、系统设计和实践)
    • 2-深度召回模型最新进展(向量检索、深度学习等)
    • 3-深度排序最新进展(WDL、DeepFM、DeepCross等)
    • 4-用户序列建模(LSTM、GRU, word2vec等)

    在线视频:Learn to Rank

    • 1-Pointwise/Pairwise/Listwise排序(全局排序)
    • 2-多目标优化(ESMM等)
    • 3-多样性排序(BAT真实场景用户体验优化)

    在线实训:谷歌wide&deep模型实战

    在线视频:商品推荐方案讨论、E&&E算法以及deep learning如何作用于推荐系统中的排序

    • 1-电商推荐系统的难点
    • 2-业界推荐系统的公开数据集和开源经典算法以及用于解决coldstart和exploit-explore问题的bandit算法簇
    • 3-deep learning模型算法作用于排序及相应优化方案(针对相应算法,提供data和code)

    在线直播:CTR预估进阶实战(上)

    • 1-GBDT+LR 代码实战
    • 2-wide&deep 代码实战
    • 3-DeepFm 代码实战

    在线直播:CTR预估进阶实战(下)

    • 1-DIN 代码实战
    • 2-DCN+Transformer 代码实战

    第三阶段 在线学习与实时化计算

    在线视频:分布式机器学习系统及其在排序模型中的应用

    • 1-分布式机器学习系统综述
    • 2-Parameter Server介绍
    • 3-基于Paramer Server的大规模离线LR/FM实现介绍

    在线视频: 实时化技术升级

    • 1-Online Learning 算法(FTRL、增量学习等)
    • 2-Online Learning 在BAT的系统架构

    在线实训 :Online Learning 最新算法实现

    在线视频:在线学习和相关技术

    • 1-L1, L2和FTRL优化算法
    • 2-流式计算和流式数据
    • 3-在线模型和实时特征

    在线直播:基于flink和scala的实时计算

    • 1-flink相关知识点介绍
    • 2-scala的相关知识,flink scala API初步上手
    • 3-flink JOIN,MAP,TIMEWINDOW等算子的使用,checkpoints等高级特性的简介
    • 4-实时数据进入tensorflow,tensorflow实时reader

    在线直播:单机和分布式深度学习tensorflow实践

    • 1-掌握tensorflow单机和分布式操作
    • 2-熟悉tensorflow serving
    • 3-掌握对于数据进行分析和模型进行评估

    第四阶段 推荐系统最新技术

    在线视频:学术界最新算法在BAT的应用

    • 1-电商推荐中的Delayed reward强化学习算法
    • 2-GAN等技术在推荐系统的实践

    在线视频:掌握真实业务场景下的推荐算法

    • 1-社交推荐算法
    • 2-短视频推荐算法
    • 3-音乐推荐
    • 4-新闻推荐
    • 5-电商推荐

    在线直播:多目标与多任务学习

    • 1-如何合理制定推荐系统的优化目标
    • 2-推荐系统中的CTR、CVR任务如何共同建模
    • 3-多目标排序进阶与实践技巧
    • 4-工业界中的多任务学习实战(MMoE、PLE)

    在线直播:推荐系统最新技术、场景、方向解析

    • 1-推荐系统的可解释性
    • 2-推荐系统的多样性
    • 3-推荐系统中的Fairness、Bias和Debias
    • 4-冷启动问题的最新解法

    在线直播:推荐与知识图谱的结合及序列化推荐算法

    • 1-基于知识图谱的推荐系统(知识图谱构建方法、工业实践)
    • 2-序列化推荐算法(DIEN、BST、BERT4Rec、DSIN、SIM、DMT等)
  • 第三部分 实战项目

    在课程进行的后半段,学员根据自己的兴趣和求职的方向选择实战项目:

    第一阶段 整体架构介绍与环境数据准备

    在线直播:项目1 商品购买预测的介绍与准备

    在线直播:项目2 文本推荐系统的介绍与准备

    在线直播:项目3 用户行为预测的介绍与准备

    在线直播:项目4 商品推荐系统的介绍与准备

    第二阶段 特征工程与初步建模

    在线直播:项目1 商品购买预测的特征工程与初步建模

    在线直播:项目2 文本推荐系统的特征工程与初步建模

    在线直播:项目3 用户行为预测的特征工程与初步建模

    在线直播:项目4 商品推荐系统的特征工程与初步建模

    第三阶段 模型的迭代与优化

    在线直播:项目1 商品购买预测的迭代与优化

    在线直播:项目2 文本推荐系统的迭代与优化

    在线直播:项目3 用户行为预测的迭代与优化

    在线直播:项目4 商品推荐系统的迭代与优化

    第四阶段 模型的评估与上线

    在线直播:项目1 商品购买预测的评估与总结

    在线直播:项目2 文本推荐系统的评估与总结

    在线直播:项目3 用户行为预测的评估与总结

    在线直播:项目4 商品推荐系统的评估与总结

    第五阶段 次项目的整体流程和核心技能点

    在线直播:项目5 游戏推荐系统的整体流程和核心技能点

    在线直播:项目6 猜你喜欢场景下的推荐系统整体流程和核心技能点

    在线直播:项目7 Netflix推荐竞赛整体流程和核心技能点

  • 第四部分 面试求职

    针对学员所选的实战项目,进行项目与简历的最终调整与完善。然后除了学员自己投简历找工作之外,增加内推,并跟踪每一次面试的结果,不断辅导迭代,最终拿到offer。

    第一阶段 项目总结和就业辅导

    在线直播: 七大项目的总结与就业辅导

    • 1-项目1 商品购买预测、项目2 文本推荐系统、项目3 用户行为预测、项目4 商品推荐系统、项目5 游戏推荐系统、项目6 猜你喜欢场景下的推荐系统、和项目7 Netflix推荐竞赛的项目总结
    • 2-简历的优化与调整:如何把课程项目写进简历里,需要突出哪些技术点、如何确定评估指标

    第二阶段 面试辅导与内推

    • 1-内推包括且不限于互联网名企
    • 2-跟踪每一个学员的就业动态,辅导每一次面试遇到的问题
  • 第五部分 入职护航

    针对学员入职后工作上遇到的技术方面问题,进行一个月的跟踪服务,为学员稳定就业保驾护航。

就业信息

为保护学员隐私利益,特隐晦部分敏感信息,且限于篇幅,只节选部分

学员面经

普通算法岗成功转向阿里推荐算法岗:拿到培训前2倍年薪

“就业班对我而言,最大的帮助: 一是对整个推荐系统框架和结构有个清晰的了解,因为毕竟之前也没有接触过; 二是学习了三个推荐算法相关的项目,并写入简历,这样在面试的过程中跟面试官就有的聊了,这一点的收益应该是最大的,面试成功的几率也就大了。”

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AI工程化方向转推荐系统:拿下两个50~60万的offer

“20年我考虑了一下自己的求职意愿,打算试试机器学习,当时选择的方向是推荐系统,于是报了推荐系统第五期就业班。后面拿到的offer有两个,一个50多万,一个60万,都是中厂,都是推荐系统方向,综合考虑选择了50多万的offer。”

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ToB转ToC推荐算法:面试6个月终于成功跳槽40多万offer

“关于就业班的情况,其他分享的面经也都有描述,比较客观:老师的能力和态度都是很好的,完全可以教给学员工作和面试中绰绰有余的东西”

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通信本科毕业4年的逆袭之路:从数据分析到推荐且薪资翻倍

“做推荐基本都是要用到大数据,我之前没有用过spark,面试中也说了对大数据没有实际经验但是学了相关知识,实际经验也是入职后慢慢摸索的,其他的像hbase、hive、kafka、redis等等都是需要了解的。”

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2020秋季校招推荐算法面经:非科班出身如何逆袭拿到苏宁30万offer

“由于我报的比较早,找工作之前又听了一遍课,又重新做了一边作业和项目,老师讲得很好,有很多在校学生根本接触不到的东西,受益匪浅。”

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五个月:从推荐零基础到百度35万offer,我都经历了什么

“最初我是想着自学,京东上排名靠前的几本书都买了,同时也跟着看大量的博客。不过这种学习方式有着巨大的问题:因为我近乎从零起步,对推荐系统领域完全没有认知,我判断不了【知识边界】。在学生时代我身上有些学霸属性,每学期期末考试之前我都能判断出老师会出哪些题。然而现在我却陷入了困境。”

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拿下60万推荐offer的面经分享:涵盖模型评估、选择、迭代等问题

“我以前也是从事数据挖掘岗位的,由于平台相对比较小,虽然工作内容有很多推荐相关的事情,但是涉及到的算法模型也相对比较陈旧。”

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新冠疫情期间的面试经历:推荐系统面试50题

“中小公司比较希望候选人有落地算法的能力,而且最好有处理数据的能力,比如会sql,会写spark脚本,有些小型公司可能没有专门的算法人员,你是第一个,所以他们对你期望其实蛮高的,所以这种个人感觉谨慎进入,除非你对自己的算法,工程以及沟通和管理能力有足够自信”

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算法面试分享:无实习无项目双非研究生最终找到算法工作

“5月份参加了七月在线的就业班,学了大概三个月的时间,做了两三个项目,通过与老师交流,也了解了工业界的算法落地流程和细节,所以建议没有实习经验的不了解工业界算法的同学可以报个就业班(除非你脑子非常聪明,数学和工程能力非常好),学习下工业界的实际项目,否则真的很难。”

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疫情期间算法面试小结:拉了辅导群后1个月之内拿到offer

“人算不如天算,2020年便开始了一场空前规模的疫情,导致三月份左右才开始大规模投简历找工作,根据自己找工作面试接近两个月以来主要有以下几点感悟:
1. 更侧重基础知识。
2. 侧重算法复现能力,代码能力要求更高。
3. 要求深刻理解业务场景,并针对业务场景解决一些问题。
4. 技能语言要求较多。”

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非计算机专业面试推荐系统和NLP的历程:最终年薪42万

“ 面试准备:
1. leetcode刷题,如动态规划、深度优先搜索等。
2. 七月在线的题库的推荐系统和nlp部分。
3. 常用机器学习算法推导,逻辑回归、xgboost、svm。
4. 大数据知识巩固,hdfs、hive、hbase、spark、kafka、kylin、flink等。
5. 论文研读,如YouTube、Airbnb推荐系统论文,FM、wide&deep、Deepfm等论文。”

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一位博士的推荐算法和CV面试经历(上市视频公司)

“面试前准备:leetcode刷题1-2个月,7月在线上面试题库选择性做了一些。整理最近所做过的主要项目内容,梳理算法思路,将易错点记下来。上了七月在线推荐就业班4期。继续加强机器学习理论,复习经典算法,巩固加深理解,推荐看西瓜书。如果应聘推荐系统方向 同时最好看下推荐系统方面书籍 。”

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三本嵌入式转数据分析拿到40W的面试经验

“还有机器学习,聚类、逻辑回归、线性回归、贝叶斯、决策树、神经网络,都需要明白原理,并用sklearn实现,最好可以用mllib也可以实现,需要知道什么情况下用什么模型,什么模型解决什么问题,最好能有实际建模经验。”

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秋招算法面试总结:推荐架构、算法推导、大数据都得熟练

“面试的题目我觉得都差不多,多刷7月在线的面试题,然后自己总结,多看面经。还有一定要多刷题,一定要对算法与数据结构特别熟悉,如果想进大厂的话,算法与数据结构要特别熟悉,题目多刷,什么动态规划、排列等常考的题。还有对时间复杂度、空间复杂度也要了解,我常常经历一道题,面试官要你做完了之后然后让你想还能怎么优化,从空间或者时间复杂度来想”

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大数据转行算法工程师面试经验

“如果是零经验立志要转行的话,报一个班实际上收益还是不错的。”

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算法工程师(推荐方向)面试经历:简历、数据结构、机器学习、推荐系统

“推荐项目一般会问有哪些评价指标。推荐系统一般有模型线下评价指标如召回率,准确率,覆盖率,AUC等等,线上看系统AB测试的点击率表现等。推荐系统的整个数据流程是如何处理的”

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推荐算法工程师面试心得分享:课程进行过半拿到offer并薪资翻1.5倍

“我觉得作为一个合格的算法工程师,首先要有扎实的基础功底,然后需要在一个方面有自己深度的理解,比如word2vec算法,知道怎么用,但也要知道他的内部原理和公式的一些推导,和在什么样的场景下使用”

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时间安排

2021年5月10日开班,越早报名越早享受到BAT大咖的一对一个性化定制。

三个月的学习周期(包括直播、录播、实训、答疑、考试、项目),三个月的就业周期,且配备全职科学家、全职助教、全职就业老师辅助讲师进行课程答疑、项目辅导、简历指导、就业内推。

课程价格

收费:¥21000,完成课程和毕业项目后,半年内未就业全额退款。

包含课程费用、项目费用、就业费用,审核通过且报名后签订就业协议,了解详情或优惠,敬请咨询。

报名流程

报名本就业班的步骤如下

  • 1、点击此处,下载申请表
  • 2、填写好申请表后,和简历一并发送至邮箱:july@julyedu.com
  • 3、我们会在两个工作日之内沟通后续事宜

PS:申请表和简历不得造假(包括但不限于:学历不得造假、教育经历不得造假、工作履历不得造假,一经发现,立即取消入学资格,且相关后果自负)。

课程咨询

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