本文主要介绍了黑马程序员推出的新项目课程“小兔智购用户画像及推荐系统”实战项目，该项目旨在助力学生掌握前沿技能，培养数字化人才，以满足企业对用户画像与推荐系统的需求。文章介绍了项目的背景、内容、架构、实施情况及相关优势等。
在国家数字化转型及AI大模型应用的推动下，数字化人才成为市场紧缺资源。黑马程序员积极响应国家战略，推出“小兔智购用户画像及推荐系统”项目，旨在培养高素质数字化人才。
本项目以某大型新零售企业为原型，涵盖用户画像系统和推荐系统的开发，旨在帮助学生理解企业中的需求及解决方法，全面覆盖离线数仓、标签计算、实时数仓等方面的开发场景。
项目应用了Spark技术栈，包括Spark SQL、Spark MLlib和Spark Structured Streaming，并结合DSL和SQL进行项目开发。项目还采用了Doris组件、SeaTunnel数据采集工具以及Elasticsearch技术。
项目已经在黑马北京、广州线下就业班成功实施。学生给予高度认可，反馈积极。通过实践，学生不仅加深了对企业级用户画像及推荐系统解决方案的理解，还提高了Spark的熟练程度。
随着数字化转型的加快，大数据相关职位的需求量持续增加，薪资也非常亮眼。黑马程序员的项目课程旨在培养学生的专业技能，提高就业竞争力。
大家好，我是播妞。
项目经验是程序员面试的加分项，拿到offer的敲门砖，更是快速上手新工作的底气，
黑马
学生的高薪就业离不开黑马项目课程的加持。
为助力学生掌握前沿技能，拿到更高薪的offer！黑马AI+Python大数据开发学科又又又上新实战项目啦！
此次推出的是Spark实战项目，涵盖用户画像与推荐系统两大热门领域。
在国家数字化转型及AI大模型应用的推动下，数字化人才成为市场紧缺资源。传智黑马程序员，作为IT教育行业领导者，积极响应国家战略，致力于培养高素质数字化人才，以满足国家与企业的发展需求。
当前，企业对用户画像与推荐系统的需求日益旺盛。用户画像可以帮助企业精准定位用户，提升营销效率；而推荐系统则可以基于用户行为，提供个性化服务，增强用户满意度。招聘市场显示，具备相关技能和经验的人才备受企业青睐，招聘数量持续攀升。
鉴于此，黑马程序员推出“
小兔智购用户画像及推荐系统
”项目，旨在通过实战教学，培养更多掌握用户画像构建与推荐系统开发的数字化人才，助力企业数字化转型，推动国家科技进步。
本项目以某大型新零售企业为原型，在离线数仓的基础上开发用户画像系统，以及基于用户标签构建推荐系统，旨在进一步帮助企业理解用户、实现精准化营销、提升用户体验，从而实现保持竞争优势、实现业绩增长。
该项目真实还原了企业中的各种需求及相应的解决方法，全面覆盖离线数仓、标签计算、实时数仓及推荐系统等开发场景。
l 离线数仓方面，
使用Spark SQL完成数仓DW层和ADS层指标计算及离线标签计算，并使用SeaTunnel将结果导出到Doris或Elasticsearch中。
l 标签计算方面，
综合使用Spark SQL（DSL风格）、Spark Core、Spark MLlib、Structrued Sreaming来计算匹配类、统计类、挖掘类和实时类标签，涵盖常见的人口属性、商业属性、行为属性、用户价值、风险属性等标签。
l 实时数仓方面，
使用Structrued Sreaming处理并分析Nginx日志、用户行为日志、业务库数据，分析实时浏览指标、用户行为指标以及销售指标。
l 推荐系统方面，
项目集成了基于流行度推荐、协同过滤推荐、关联规则推荐等多种主流算法，确保了推荐场景的多样性和先进性。
项目包含了从架构设计、数据采集、数据计算、数据展示到任务调度的全流程开发任务，实现了开发任务的多样化。此外，
该项目是从零到一进行地系统设计与开发，
不仅包含初始代码编写，还涉及代码优化，可以极大地提升学生实战能力。
该项目充分应用了Spark技术栈，包括Spark SQL、Spark MLlib和Spark Structured Streaming，并创新性地结合DSL和SQL进行项目开发，既确保了易用性也提升了高效性。项目采用流行的Doris组件，实现结果查询、报表展示和Ad-hoc分析的一站式服务，简化了操作流程。同时，利用SeaTunnel作为数据采集工具，实现了离线、实时、全量、增量数据的一体化采集。此外，项目还引入了检索领域的明星技术Elasticsearch，为标签存储、搜索和查询提供了高性能支持。
目前这个项目已经在黑马北京、广州线下就业班成功实施。在项目中，我们
采用讲A练B以及看图说话等教学方法，
鼓励学生主动去探索、去创新、去解决问题。
让他们不再是被动的学习者，而是积极的参与者、
在真实项目中寻找解决方案的实践者。这种转变，也帮助学生在面试中能够展现出与众不同的洞察力和解决问题的能力。
学生对本项目给予了高度认可，反馈极为积极。通过实践，他们不仅加深了对企业级用户画像及推荐系统解决方案的理解，还极大提高了Spark的熟练程度。学生们掌握了多种用户画像标签的开发，熟悉了基于SeaTunnel的数据采集方法，并对机器学习算法原理及应用有了更深入的认识。此次项目让学生收获颇丰，为他们的专业技能提升和求职就业奠定了坚实基础。
广州校区在实施该项目过程中，结合学生情况，增加、调整了部分内容，更加适合本土学生。针对大家知识点会了，但是无法整体融合的情况，广州老师以学生们的思维方式去引导大家，提升思考能力，
增强对复杂需求的拆解和实现能力。
同时结合AI工具，讲授遇到问题时如何高效解决的方式方法，加强学生工作信心。
在项目实战过程中，需求、代码由简到难，极大提高了Spark的熟练程度，提升学生使用Python开发中大型项目的实际能力。学生们掌握了多种用户画像标签的开发，熟悉了基于SeaTunnel的数据采集方法、掌握Doris在实时数仓场景下的具体应用，并对机器学习算法原理及应用有了更深入的认识。
好的就业机会来自于对项目的深刻理解和实践经验的积累。
因此，黑马程序员投入大量的时间和精力，确保课程内容与行业需求同步，确保学生能够掌握最前沿的技术，并能够在实际工作中运用这些技术解决问题。
黑马程序员拥有 220+人专家团队打磨项目，
每年斥资亿元进行
多场景、多行业、深技术
的项目研发，真实还原企业级项目，每个项目均需通过12项+评审流程，最终才会投入课程使用。
此次上新的
小兔智购用户画像及推荐系统
实战项目，只是黑马众多项目中的一个，在黑马，这样全面且紧跟企业需求的项目正不断的被研发出来。不断壮大的项目库，让学生毕业后拥有更广阔的就业选择，也让学生能够轻松获得企业的青睐与认可！
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联合阿里云共建课程，助力企业"上云"便捷开发；
随着数字化转型的加快，大数据相关职位的需求量持续增加，薪资也非常亮眼。
据《“十四五”大数据产业发展规划》，我国大数据产业规模
已超 3 万亿元！
相关人才缺口将达到
1400 万+！
据职友集最新统计，大数据开发人才在全国的平均薪资为
24.4k，
在一线城市北京更是高达
30k。
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