一、完成离线推荐系统，离线推荐系统需要的技能相对较少。根据你所在公司的业务场景，比如做信息流推荐，商品推荐等，先需要收集用户的浏览行为，得到用户的偏好原始数据。

实现推荐功能算法的，可以用mahout或者spark，现在主流用spark，spark提供了一种推荐算法，als，把原理弄懂。把数据处理成算法输入的格式，就可以训练了。

二、尝试完成实时推荐，他是在离线的的基础上完成，涉及到的知识有spark streaming 他可以完成一些用户实时浏览行为的处理，storm 加redis可以完成用户请求结果的实时组装，存储选型可以用hbase。在结果排序上可以选用逻辑回归做ctr预估或者更复杂的神经网络。

三、需要有完善的ab测试，方便对算法的更改做效果评估。

后面我会整理一个从0搭建推荐系统的详细文章，欢迎关注。

这个要看你需要搭建什么了，单纯的系统你也要有个定位，如果是搭建网站和H5类棋牌游戏的话，其实新手也可以搭建的。只要认真看几遍教程就会了