作为程序员的学习资料

文章说明:

本篇文章汇总了一些软件以及代码学习资料链接，作为一个算法工程师，需要掌握很多方面的知识，算法、数据库、编程、大数据等，不断学习是必须的。

常用的学习平台有：简书（用户(SeanCheney)文章不错）、CSDN、博客园（用户(刘建平Pinard)对算法解释非常厉害）、GitHub(要有fork好项目的习惯)，菜鸟编程(基本涵盖了大部分语言学习文档)等。

推荐的编写工具

notepad++：支持绝大部分的语言编写格式，容易找出逻辑错误以及语法错误，特别是在代码非常复杂的时候，这个比在ide上结构更加清晰。

sql学习

刚刚接触学习sql的同志可以先看这本书：《sql必知必会》，这本书非常简单，适用于起步阶段。
进阶(50题训练)：https://blog.csdn.net/zhang945254064/article/details/80305602

下载hive或者mysql都可以进行练习，但需要注意hive语法与mysql有稍微的区别。链接如下：
https://blog.csdn.net/zengmingen/article/details/78412604

公司中最常见的sql用途:
1、做算法拉数据，导出特征。
2、拉数据做报表
3、维护数据：按照分区补数据、删数据等
4、对数据进行探索分析

总体要求：对日期操作、表连接、分区表处理、数据导入导出(离线建模有时候用到)等。

python基础包学习-----numpy、pandas、Matplotlib

这三个包是数据分析中用的最多的包，可用于基础分析以及可视化。

学习链接1（matplotlib）：
https://www.cnblogs.com/nxld/p/6058998.html

numpy学习—基于jupyter：
https://nbviewer.jupyter.org/gist/manujeevanprakash/7e47301f0b50a98232ca

pandas学习—基于jupyter：
https://nbviewer.jupyter.org/gist/manujeevanprakash/996d18985be612072ee0

python机器学习----scikit–learn

链接1（强烈推荐！！！这个链接里面包括算法介绍、项目开发等各方面的内容，这是一个算法工程师必须掌握的）：
http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10030181

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》下面这本书是强烈推荐给大家的，大家学习的时候可以参考简书中SeanCheney（用户名），这个人写的其他文章也不错。

下载本书代码：https://github.com/ageron/handson-ml
下载本书PDF： 链接：https://share.weiyun.com/585a9eb697f11ca5f9a168e1785a8bdb
下载本书AZW3： https://github.com/iamseancheney/pythonbooks/blob/master/Hands-On Machine Learning with - Aurelien Geron.azw3

spark学习

学习必要性：目前绝大部分公司做项目开发都是基于spark,而且sparkAPI很全面，支持很多语言，python、scala、java、R等。

学习链接1(spark官方学习文档)：
http://spark.apache.org/docs/latest/ml-statistics.html

开发软件的安装以及配置

公司中比较流行的开发工具是jupyter notebook，pycharm，idea等

这几个软件的安装、配置以及spark、scala等大数据学习链接推荐：
1、厦门大学数据库实验室------林子雨老师 有文档有视频
链接：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/spark/
2、视频—开发环境搭建
https://edu.51cto.com/center/course/lesson/index?id=204958

TensorFlow学习

1、网易课堂视频资源：https://mooc.study.163.com/course/2001396000?tid=2001573006#/info
2、慕课视频资源（推荐）：https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002?tid=1003797005#/learn/announce

持续更新。。。。。。。。。。。。