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Data-Engineering-Roadmap

数据工程师成长路线图及关键技能学习资源

该项目提供了一个系统化的数据工程学习路线图,涵盖编程语言、SQL、数据库、数据处理、集群计算、数据可视化等核心领域。路线图内容丰富,包括Linux系统、数据结构与算法、数据库基础、SQL、NoSQL、数据处理、集群计算、数据仓库、数据可视化等。同时涵盖了CI/CD、云计算、机器学习等相关技术,为构建完整的数据工程知识体系提供了全面指导。它推荐了各方面的学习资源和实用工具,旨在帮助学习者全面掌握数据工程技能,而非仅追随热点。路线图适合不同水平的学习者,为数据工程职业发展提供了清晰指导。

data-engineering-roadmap - 数据工程师职业发展路线图
DataBurstGithub协作开源开源项目数据工程路线图
data-engineering-roadmap是一个开源项目,为数据工程师提供全面的职业发展路线图。该项目涵盖从初级到高级的所有层次,提供行业指导和最佳实践。作为一个动态文档,项目欢迎社区贡献,持续优化以服务整个数据工程领域。
Data-Science-Roadmap - 数据科学完整学习路径:从基础到高级
Data AnalyticsData EngineeringData ScienceGithubMachine LearningPython开源项目
该项目提供全面的自学路线图,适合希望进入数据科学领域的人士。内容涵盖数据科学、数据分析和数据工程的区别,编程工具,工作环境准备,以及各阶段的学习资源,如基础的统计学和编程,中级的机器学习和数据工程,高级的深度学习和部署,帮助用户掌握数据科学从入门到部署的全流程技能。
datascience - 数据科学学习路线图 从基础到高级的系统指南
Github开源项目数据分析数据库数据科学概率论统计学
这是一个系统的数据科学学习路线图项目,涵盖了从基础数学到高级统计分析的关键知识点。内容包括矩阵代数、哈希函数、关系代数等基础,以及数据库操作、ETL、NoSQL等实用技能,还有数据可视化和探索性分析等统计学内容。该项目为数据科学学习者提供了一个全面且结构化的学习框架。
data-scientist-roadmap2024 - 2024年数据科学家路线图:工具技能全面指南
Github云平台开源项目数据科学机器学习框架库编程语言
项目整理了2024年数据科学领域的核心技能路线图,内容涉及编程语言、机器学习库、云服务等多个方面。技能按难度分为基础、进阶和专业级别,并提供相关学习资源。此外,收录了多份真实面试案例,帮助读者了解行业需求,为职业发展做好准备。
data-engineer-handbook - 数据工程学习资源与行业洞察的综合指南
Github公司博客开源项目数据工程社区资源
该项目汇集了数据工程领域的丰富资源,包括推荐书籍、社区平台、公司简介、技术博客、白皮书、视频频道、播客和新闻通讯等。内容涵盖数据工程的方方面面,从入门基础到高阶主题,为数据工程从业者和学习者提供了全面的学习材料和行业洞察。无论是初学者还是资深专业人士,都能在此找到提升技能和把握行业动态的有价值信息。
machine-learning-roadmap - 机器学习核心概念与工具指南
GithubMachine Learning开源项目机器学习工具机器学习数学机器学习资源机器学习过程
提供涵盖机器学习问题、流程、工具、数学基础和资源的完整路线图,帮助学习者全面掌握机器学习的核心内容。包含从问题定义到解决方案实施的详细步骤,并推荐相关学习资源,适合机器学习初学者和进阶者。
ml-road-map - 机器学习基础知识的系统学习路线图
Github人工智能开源项目数学机器学习深度学习编程
ml-road-map项目提供一份系统的机器学习学习路线图,涵盖从基础到进阶的知识体系。该路线图包括编程、数学、机器学习基础、深度学习和自然语言处理等主题,汇集了顶尖教育机构和专家的优质资源。它为学习者提供清晰的学习指南,帮助他们构建机器学习知识体系,为独立探索奠定基础。
awesome-data-engineering - 数据工程全面技术资源指南
Github大数据开源项目数据处理数据存储数据工程数据库
本资源列表全面覆盖数据工程领域,包括数据库、数据摄取、文件系统和序列化格式等核心技术。汇集Kafka、Hadoop、Spark等主流开源项目和创新解决方案,为数据工程实践提供系统性参考。内容涵盖从基础设施到前沿技术,是数据工程师深入学习和技术选型的重要指南。
DevOps-Roadmap - DevOps工程师学习路线图 掌握核心技能体系
CI/CDDevOpsGithubKubernetes基础设施即代码容器开源项目
本文详细介绍DevOps工程师学习路线图,涵盖Git、编程语言、Linux、网络安全、服务器管理、容器技术、Kubernetes、基础设施即代码、CI/CD等核心知识。路线图提供大量免费学习资源,包括书籍、教程和在线课程,帮助读者系统学习DevOps技能。适合初学者和有经验工程师参考,提升DevOps实践能力。
AI-Expert-Roadmap - 人工智能专家路线图详解
AI Expert RoadmapGithub人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习
全面解析成为人工智能专家的路线图,从数据科学、机器学习到深度学习,涵盖所有必备知识和技能。项目旨在帮助新员工和社区成员掌握AI技术。互动版提供详细步骤链接,并通过定期更新保持前沿性。关注项目获取最新AI研究与应用案例,了解不同工具的适用场景,助力职业发展。
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