推荐算法工程师学习路线

推荐算法工程师学习路线思维导图，包括编程、框架、数学、机器学习、挖掘分析、数据库、类似领域、经验等。

推荐算法工程师学习路线

• 编程
  • Python
  • C++
  • java
• 框架
  • pytorch
  • tensorflow
• 数学
  • 统计分析
  • 统计检验
  • 实验设计
    • 卡方检验
    • A/B测试
• 机器学习
  • GBDT
  • K-Means
  • ANN
  • 重点领域
    • 聚类
    • 回归
    • 分类
• 挖掘分析
  • 特征工程
  • 用户画像
• 数据库
  • SQL
  • Hive
  • Spark
  • Kafka
  • Flink
• 类似领域
  • 搜索算法
  • 推荐算法
  • 风控算法
  • 广告算法
• 经验
  • 金融大数据
  • 保险大数据
  • 用户画像/CRM
  • 智能推荐/精准营销
  • 金融风控
  • 社交网络
• 补充
  • 数据结构
  • 机器学习
  • 自然语言处理
  • 数据挖掘
  • 分布式计算
  • 个性化推荐
  • 知识图谱
  • 召回策略
  • 排序模型
  • 图神经网络
  • 网络表示学习