算法与工程一起讲的课：开篇词之后按链路推进，先把爬来的数据做成数据集，再做成内容画像，画像进召回算法生成召回集，召回集进排序，结合用户画像产出推荐列表，最后按系统需要重排序。作者强调每一步都会被后面用到，所以前面做扎实很关键。内容偏工程实现，需要编程与机器学习基础，跟做前先备好数据和环境。
在这门课程中，我希望给你展现的不仅仅包括推荐算法，还包含了一整套推荐系统的工程化方案，也就是算法和工程双管齐下，让你在一个循序渐进的过程里，扎实走好每一步。因为在真实的生产实践当中，你不是一个人在战斗，你要和你的上下游一起去做一套完整的系统，要关注推荐系统算法对整个工程的影响。
在我们推荐系统的搭建过程中，一个特点是环环相扣。所谓环环相扣，就是指我们在前面所做的工作，一定会被后面所用到。比如，我们爬取的数据会被我们做成数据集，数据集会做成内容画像。而内容画像会用在召回算法中，并产生召回集。产生的召回集又会进入到排序算法，根据用户画像的内容，生成用户对应的推荐列表，然后再根据推荐系统的需要，对排序后的内容进行重排序。
课程目录
开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.mp3
开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.pdf
01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.md
01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.mp3
01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.pdf
02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.md
02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.mp3
02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.pdf
03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.md
03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.mp3
03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.pdf
04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.md
04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.mp3
04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.pdf
05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？.md
05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？.mp3
05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？.pdf
06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.md
06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.mp3
06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.pdf
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