作一個有產品思惟的研發：所有課程介紹

這是一系列技術課程，這個技術課程我準備了大概兩年多的時間，內容都是近幾年個人一些技術沉澱，還有就是給同事講課、分享的經驗總結，以前零零碎碎的一直躺在個人硬盤裏沒有時間整理。

 

最近，工做有了變更，終於能夠抽出點時間來，因此就抽空整理了一下，分享出來。

如今我也在看別人的博客，學習別人的視頻，但是到最後總會有一個感受，就是：「講得太散了，沒有一條主線能把它們鏈接起來！」
最終致使的結果就是：我學習了不少知識點，可是我殊不知道如何把它變成一個項目。

 

爲了不這種狀況給閱讀的小夥伴帶來困擾，接下來的兩個月我會按一個產品的整個生命週期來寫，在項目中把這些知識點都寫進去，這樣閱讀者讀起來心中便有了總體概念。

下面這個表格是我列出來的課程大綱（傳送門部分會持續更新），這些模塊都寫完的話，估計得花1-2個月的時間。

 

JAVA工程
項目	模塊		傳送門
數據可視化分析項目	1	架構設計	1.1 課程架構  1.2 數據可視化系統架構
	2	技術選型	2.1 技術選型
	3	邏輯設計	3.1 邏輯設計
	4	庫表設計	4.1 庫表設計
	5	代碼生成	5.1 代碼生成
	6	開發	6.1 開發
	7	打包	7.1 打包
	8	部署	8.1 發佈/部署
	9	附：虛擬機搭建	9.1 VMWare安裝CentOS  9.2 其它可能用到的內容

 

數據分析
項目	模塊		傳送門
流量專題	1	數據採集
	2	ETL
	3	數據清洗
	4	模型設計
	5	數據分析
	6	抽取
畫像專題	1	數據準備
	2	模型設計
	3	用戶標籤
	4	算法
搜索專題	1	埋點
	2	數據上報
	3	小量數據搜索：Elasticsearch
	4	海量數據搜索：架構
	5	海量數據搜索：三級索引
	6	海量數據搜索：三級緩存

 

爬蟲
項目	模塊		傳送門
Scrapy	1	安裝	一、Scrapy安裝
	2	實戰	一、Re正則爬取  二、XPath
	3	多線程
	4	存儲數據

 

機器學習
項目	模塊		傳送門
傳統機器學習	1	LR邏輯迴歸
	2	K-means聚類
	3	協同過濾
	4	LSI類似性
	5	其它
深度學習	1	Tensorflow介紹
	2	天然語言處理-Word2Vec
	3	天然語言處理-Seq2Seq
	4	利用RNN生成唐詩宋詞