这套课程我大概准备了两年多，内容都是近几年我的一些技术沉淀，还有就是给同事讲课、分享的经验总结，之前零零碎碎的一直躺在我的硬盘里没有时间整理。
最近还好，工作有了些变动，终于抽了点时间所以就抽空整理了一下，分享出来。
我也一直看别人的博客，学习别人的视频，到最后都会有一个感觉，就是：“讲得太零散了！”
最终导致的结果就是：我学习了很多知识点，但是我却不知道如何把它变成一个项目。
为了避免这种情况给阅读者带来困扰，我准备按一个项目的整个生命周期来写，在项目中把这些知识点都写进去，这样阅读者读起来心中便有了整体概念。
下面这个表格是我列的大纲（后面还会持续更新，传送门部分），当我把硬盘上的内容都归类完以后，看了一下这个大纲，我傻眼了，我要把这些模块都写完，估计得花2-3个月的时间。
| JAVA工程 | |||
| 项目 | 模块 | 传送门 | |
| 数据可视化分析项目 | 1 | 架构设计 | |
| 2 | 技术选型 | ||
| 3 | 逻辑设计 | ||
| 4 | 库表设计 | ||
| 5 | 代码生成 | ||
| 6 | 开发 | ||
| 7 | 部署 | ||
| 8 | 附：虚拟机搭建 | ||
| 数据分析 | |||
| 项目 | 模块 | 传送门 | |
| 流量专题 | 1 | 数据采集 | |
| 2 | ETL | ||
| 3 | 数据清洗 | ||
| 4 | 模型设计 | ||
| 5 | 数据分析 | ||
| 6 | 抽取 | ||
| 画像专题 | 1 | 数据准备 | |
| 2 | 模型设计 | ||
| 3 | 用户标签 | ||
| 4 | 算法 | ||
| 搜索专题 | 1 | 埋点 | |
| 2 | 数据上报 | ||
| 3 | 小量数据搜索：Elasticsearch | ||
| 4 | 海量数据搜索：架构 | ||
| 5 | 海量数据搜索：三级索引 | ||
| 6 | 海量数据搜索：三级缓存 | ||
| 爬虫 | |||
| 项目 | 模块 | 传送门 | |
| Scrapy | 1 | 安装 | |
| 2 | XPath | ||
| 3 | 保存 | ||
| 机器学习 | |||
| 项目 | 模块 | 传送门 | |
| 传统机器学习 | 1 | LR逻辑回归 | |
| 2 | K-means聚类 | ||
| 3 | 协同过滤 | ||
| 4 | LSI相似性 | ||
| 5 | 其它 | ||
| 深度学习 | 1 | Tensorflow介绍 | |
| 2 | 自然语言处理-Word2Vec | ||
| 3 | 自然语言处理-Seq2Seq | ||
| 4 | 利用RNN生成唐诗宋词 | ||
原文地址：https://www.cnblogs.com/hunttown/p/10490965.html
时间： 2024-07-28 15:09:24