Datahoop数据分析平台
案例介绍
使用工具：Django、Mysql、celery、MongoDB、Redis
项目描述： Datahoop平台为数据分析和机器学习提供从数据处理，模型训练，数据可视化，结果保存等一站式服务，供协会CPDA学员日常学习和考试练习环境，为广大CPDA学员提供长期服务。同时为高校提供数据实验室搭建。
项目职责： 1.平台日常功能开发，工作台，数据加工，个人中心，在线选课，每周一练，金币系统，运营配置后台，首页算法推荐，社区模块，场景自建, 活动报名等功能的开发
2.CRM系统对接，超星平台对接
3.工作台，自建算法优化设计
4.解决算法输出bug, 自建算法上传，场景上传
技术要点： 1.celery异步处理算法执行，多进程提高执行效率
2.Jupyterhub集成实现多用户交互式编码，利用Docker实现用户隔离
3.利用GridFS进行较大数据集的存储
4.基于Item的协同过滤算法实现首页算法推荐
5.利用zset结构实现排行榜
6.利用Spark实现分布式计算
7.使用DRF模型序列化器快速开发
Datahoop数据分析平台
案例介绍
Datahoop数据分析平台
使用工具：Django、Mysql、celery、MongoDB、Redis
项目描述： Datahoop平台为数据分析和机器学习提供从数据处理，模型训练，数据可视化，结果保存等一站式服务，供协会CPDA学员日常学习和考试练习环境，为广大CPDA学员提供长期服务。同时为高校提供数据实验室搭建。
项目职责： 1.平台日常功能开发，工作台，数据加工，个人中心，在线选课，每周一练，金币系统，运营配置后台，首页算法推荐，社区模块，场景自建, 活动报名等功能的开发
2.CRM系统对接，超星平台对接
3.工作台，自建算法优化设计
4.解决算法输出bug, 自建算法上传，场景上传
技术要点： 1.celery异步处理算法执行，多进程提高执行效率
2.Jupyterhub集成实现多用户交互式编码，利用Docker实现用户隔离
3.利用GridFS进行较大数据集的存储
4.基于Item的协同过滤算法实现首页算法推荐
5.利用zset结构实现排行榜
6.利用Spark实现分布式计算
7.使用DRF模型序列化器快速开发
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