1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
       2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書，提升職業資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。

• 推薦系統是當今應用最廣和最成功的機器學習系統。最早的推薦系統誕生于亞馬遜，廣受消費者好評。之后逐漸被各路電商企業仿效學習，現在已經成為電商標配。推薦系統在社交網站里也應用廣泛，相信大家對某些社交工具的好友推薦的精準度感覺到由衷的贊嘆。推薦系統可以提高用戶體驗，給用戶“機器系統居然能知道我個人喜好”的震撼感覺，同時也通過向用戶提供更豐富更合適的商品來贏取訂單和更多的銷售額，充分體現“數據是企業核心價值”的時代潮流。各種推薦系統設計和改進，是電商企業和社交網站的當務之急，這里也產生了大量的人才需求。
  
  推薦系統在院校幾乎很少能成為一個單獨的專業，大部分人都是半路出家。構建者可能有數據分析師，更多的是IT人，受命建設一個全新的系統，面對全新的陌生的領域，很多人會感到自己知識貧乏，無從下手。對于構建一個推薦系統，這里面既有算法設計的問題，也有大數據計算和實時性要求的問題，如果不具備全面的知識，恐怕難以設計出一個完美的系統。在煉數成金已經開課的Hadoop案例，Mahout，機器學習，NoSQL等課程里，曾經零散地涉及與推薦系統設計實現有關的知識點，吸引了不少學員的興趣，我們也經常收到學員關于推薦系統方面的咨詢問題。由此萌生了將這些分布在各個課程里的內容聚合成體系化的專門課程，并將意猶未盡的知識點充分講述的想法，于是就有了這門課。

  第1節 推薦系統概述
  第2節 最流行的推薦系統：itemCF和userCF
  第3節 大數據環境下的itemCF實現
  第4節 基于頻繁模式的推薦系統，套餐設計
  第5節 文本挖掘與標簽系統
  第6節 基于內容的推薦系統
  第7節 社交網絡好友推薦，圖算法，在圖數據庫Neo4j上的實現
  第8節 用Cypher語言實現好友推薦
  第9節 實時推薦系統