真诚地给大家推荐一个《机器学习与推荐算法工程师培养计划》，非常适合基础薄弱的萌新学习，某大厂的算法leader担任主讲老师，是我目前见过的讲解推荐算法最系统、最正宗的课程了。

这个学习计划精选多个工业级机器学习与个性化推荐实训项目，承诺不满意、不想学全额退款，并当天到账，目前在AI圈子里已经得到好几位大佬推荐了。

这里不得不提的是，课程讲师夏老师，我的一位多年好友，具备10年算法从业经验的大佬，国内985高校本科，国外CS top10院校博士毕业，从2010年就开始从事算法相关工作，现任某顶级大厂推荐算法leader，年薪200W。

他的牛逼事迹是：累计面试过超2000多位算法工程师，并曾带团队从零搭建出一套推荐系统，目前仍在每年给公司稳定带来百亿级营收。

有这样一位圈内顶级大佬，给你做技术路上的引路人，你还担心自己学不到业界最前沿，最实战的推荐算法技术？

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推荐理由：这是市面上唯一一门真正实现算法和工程兼备的推荐算法课。

众所周知，相比CV、NLP而言，推荐算法有一个显著特点，就是对工程的涉及面会更加广和深。

除了Shell，Hive Sql，Spark，Git这些必须掌握的工程框架/组件外，推荐算法工程师还需要掌握online和offline的数据流，以及召回，排序这几个阶段所涉及到的工程知识和代码能力。

一句话来总结，就是不仅要做得了算法研究，还要能玩得转工程实现。只有业务场景能实际落地，这样才能给企业带来真实的业绩。

而反观市面上的推荐算法课程，普遍存在重算法，轻工程的问题。诚然，在之前推荐算法的面试非常注重算法的考察，熟悉算法在面试上占据很多优势，但是当你入职后，你会发现，推荐算法工程师如果不懂工程，在工作中将寸步难行，毕竟推荐算法工程师，首先得是一名工程师，其次才是推荐算法工程师。

你需要对业务本身需求、来源数据、处理结果、工程效率等很多方面都有一定了解，这样才能统筹安排开发节奏，控制成本，创造最大收益。

所以，现在面试官对于AI人才的考核，工程能力与算法能力都非常看重。

课程设置这块，我深入了解了一下，课程面向就业，企业需要什么样人才，就做什么样的内容。

我把课程所涉及到的知识点，做了一个思维导图，如下，可以看到从最基础的Python、数学，大数据开发，再到机器学习算法各模型，这套课程几乎涉及了推荐算法的方方面面，可以说是非常全面了。

（推荐算法工程师养成路径）

首先算法方面，整套课程用大量篇章对推荐算法的各个模型，进行了细致入微的讲解，从模型原理到模型实践，都会全面、透彻、清晰给大家讲到，这些内容基本也是面试必考，工作必用。

其次，在工程方面，为了避免让学员成为只能通过面试，不能参与实际工作的水货，这套课程还会对推荐算法所需要的工程能力进行专门讲解。

课程开篇会讲Python开发，这个是为了照顾没有该语言基础的同学，Python是推荐算法工程师最常用的编程语言，所以Python语言是必须掌握的；

第四部分讲大数据开发，一个好的算法模型一定是基于大量数据训练基础之上的，所以大数据的相关知识也是这行的必备技能；

最后还要通过9个真实企业项目的实训，要让大家在真实项目的训练中，体验到这些知识点是如何应用实践的，真正做到融会贯通，成为一名算法和工程两开花的推荐算法工程师。

课程面向就业，旨在短时间内帮助即将毕业的学生快速就业，拿到令人心动的大厂offer，目前已经帮助100多位同学拿到满意offer了。

需要的注意的是：这个培养计划不是要帮你入门推荐算法，而是直接帮你入行，成为一名推荐算法工程师，学完拿到25k~50k的推荐算法offer，基本不在话下。

讲师牛逼，价格却公道，业界良心，非常适合那些刚毕业没有积蓄，或者工作才一两年，积蓄不太多的朋友。我这还有5个1000元优惠名额（报名时提及一下我的名字）如果有意学习，未来打算从事推荐相关工作，这门课很值得一学，可以扫码预约一下。

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备注（推荐算法）享受 1000元专属优惠

一些其他对你有用的信息：

近些年，AI方向由于薪资高，以及职业生涯长，吸引了不少人转型，但是朝哪个方向转，这是一个关键问题。

众所周知，AI目前在工业界的应用主要分三个方向：CV、NLP、推荐算法，三个方向对应不同的职业前景。从直观的技术炫酷维度来看，三者依次递减，而从商业价值维度来看，依次递增：

1、CV：落地变现场景非常有限，除了在安防、支付领域听说过有不错的落地，其他诸如无人车等场景，还在0到1的进程中。

2、NLP：在工业界有一定价值，语音、OCR、人机交互都对NLP有大量应用，但是NLP却很难直接大规模创造价值，更多是作为一种附属能力，结合其他算法为一个系统提供能力支撑。

3、推荐算法：当前AI中变现能力最强的方向，没有之一。无论是目前火热的头条系产品(抖音、今日头条)，还是阿里系（淘宝、天猫)，百度(广告推荐)，腾讯(微信、QQ)，乃至手机行业(应用市场）都依赖推荐系统带来商业价值。