作一个有产品思惟的研发：所有课程介绍

这是一系列技术课程，这个技术课程我准备了大概两年多的时间，内容都是近几年个人一些技术沉淀，还有就是给同事讲课、分享的经验总结，以前零零碎碎的一直躺在个人硬盘里没有时间整理。

 

最近，工做有了变更，终于能够抽出点时间来，因此就抽空整理了一下，分享出来。

如今我也在看别人的博客，学习别人的视频，但是到最后总会有一个感受，就是：“讲得太散了，没有一条主线能把它们链接起来！”
最终致使的结果就是：我学习了不少知识点，可是我殊不知道如何把它变成一个项目。

 

为了不这种状况给阅读的小伙伴带来困扰，接下来的两个月我会按一个产品的整个生命周期来写，在项目中把这些知识点都写进去，这样阅读者读起来心中便有了总体概念。

下面这个表格是我列出来的课程大纲（传送门部分会持续更新），这些模块都写完的话，估计得花1-2个月的时间。

 

JAVA工程
项目	模块		传送门
数据可视化分析项目	1	架构设计	1.1 课程架构  1.2 数据可视化系统架构
	2	技术选型	2.1 技术选型
	3	逻辑设计	3.1 逻辑设计
	4	库表设计	4.1 库表设计
	5	代码生成	5.1 代码生成
	6	开发	6.1 开发
	7	打包	7.1 打包
	8	部署	8.1 发布/部署
	9	附：虚拟机搭建	9.1 VMWare安装CentOS  9.2 其它可能用到的内容

 

数据分析
项目	模块		传送门
流量专题	1	数据采集
	2	ETL
	3	数据清洗
	4	模型设计
	5	数据分析
	6	抽取
画像专题	1	数据准备
	2	模型设计
	3	用户标签
	4	算法
搜索专题	1	埋点
	2	数据上报
	3	小量数据搜索：Elasticsearch
	4	海量数据搜索：架构
	5	海量数据搜索：三级索引
	6	海量数据搜索：三级缓存

 

爬虫
项目	模块		传送门
Scrapy	1	安装	一、Scrapy安装
	2	实战	一、Re正则爬取  二、XPath
	3	多线程
	4	存储数据

 

机器学习
项目	模块		传送门
传统机器学习	1	LR逻辑回归
	2	K-means聚类
	3	协同过滤
	4	LSI类似性
	5	其它
深度学习	1	Tensorflow介绍
	2	天然语言处理-Word2Vec
	3	天然语言处理-Seq2Seq
	4	利用RNN生成唐诗宋词