2017大数据学习资料大全：路线图+就业指南

在2017年的大数据和数据分析领域，这个文档集合提供了一份全面的学习资源指南，旨在帮助初学者和专业人士深入理解并掌握这一热门技术领域。学习资料包括： 1. 学习路线图：文档提供了详细的大数据工程师和数据科学家的学习路径，覆盖从基础知识到高级技能的发展过程，包括但不限于编程语言（如Python和R）、工具（如SQL、Hadoop、Spark等）、框架（如Apache Mahout、TensorFlow等）以及统计学基础。 2. 学习资源：包含史上最全的“大数据”和“统计学”学习资源列表，涵盖了书籍推荐（例如《Python for Data Analysis》、《The Elements of Statistical Learning》）、问题集锦、实战教程和经典教材。 3. 就业指导：针对AI时代的就业市场，文档提供了就业指南，探讨了不同背景的人如何进入数据分析行业，如计算机、统计专业的转行建议，以及企业对大数据工程师的具体需求和性别平等的问题。 4. 职位技能：列出了数据分析师和数据挖掘工程师所需的关键技能，帮助求职者明确职业定位和提升自身竞争力。 5. 学习社群：文档还提到学习群组，为学习者提供交流平台，分享经验、答疑解惑，例如Python、SQL、数据挖掘等专题的学习群。 6. 实战项目：文档中有Python爬虫实战、pandas技巧、SQL实用语句等内容，通过实际操作帮助读者巩固理论知识。 7. 课程和教程：包括Python和R语言的基础教程、进阶课程，以及数据挖掘的实战课程，便于系统学习和实践。 通过这份学习资料合集，无论是对于初学者还是想要提升现有技能的专业人士，都可以找到适合自己的学习路径和资源，紧跟大数据时代的步伐，提升就业竞争力。同时，这份资源也强调了持续学习和实践的重要性，因为数据科学是一个不断发展的领域，需要不断更新知识和技能。