文章說明:
本篇文章彙總了一些軟件以及代碼學習資料鏈接，作爲一個算法工程師，需要掌握很多方面的知識，算法、數據庫、編程、大數據等，不斷學習是必須的。
常用的學習平臺有：簡書（用戶(SeanCheney)文章不錯）、CSDN、博客園（用戶(劉建平Pinard)對算法解釋非常厲害）、GitHub(要有fork好項目的習慣)，菜鳥編程(基本涵蓋了大部分語言學習文檔)等。
推薦的編寫工具
notepad++：支持絕大部分的語言編寫格式，容易找出邏輯錯誤以及語法錯誤，特別是在代碼非常複雜的時候，這個比在ide上結構更加清晰。
sql學習
剛剛接觸學習sql的同志可以先看這本書：《sql必知必會》，這本書非常簡單，適用於起步階段。
進階(50題訓練)：https://blog.csdn.net/zhang945254064/article/details/80305602
下載hive或者mysql都可以進行練習，但需要注意hive語法與mysql有稍微的區別。鏈接如下：
https://blog.csdn.net/zengmingen/article/details/78412604
公司中最常見的sql用途:
1、做算法拉數據，導出特徵。
2、拉數據做報表
3、維護數據：按照分區補數據、刪數據等
4、對數據進行探索分析
總體要求：對日期操作、表連接、分區表處理、數據導入導出(離線建模有時候用到)等。
python基礎包學習-----numpy、pandas、Matplotlib
這三個包是數據分析中用的最多的包，可用於基礎分析以及可視化。
學習鏈接1（matplotlib）：
https://www.cnblogs.com/nxld/p/6058998.html
numpy學習—基於jupyter：
https://nbviewer.jupyter.org/gist/manujeevanprakash/7e47301f0b50a98232ca
pandas學習—基於jupyter：
https://nbviewer.jupyter.org/gist/manujeevanprakash/996d18985be612072ee0
python機器學習----scikit–learn
鏈接1（強烈推薦！！！這個鏈接裏面包括算法介紹、項目開發等各方面的內容，這是一個算法工程師必須掌握的）：
http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10030181
《Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南》下面這本書是強烈推薦給大家的，大家學習的時候可以參考簡書中SeanCheney（用戶名），這個人寫的其他文章也不錯。
下載本書代碼：https://github.com/ageron/handson-ml
下載本書PDF： 鏈接：https://share.weiyun.com/585a9eb697f11ca5f9a168e1785a8bdb
下載本書AZW3： https://github.com/iamseancheney/pythonbooks/blob/master/Hands-On Machine Learning with - Aurelien Geron.azw3
spark學習
學習必要性：目前絕大部分公司做項目開發都是基於spark,而且sparkAPI很全面，支持很多語言，python、scala、java、R等。
學習鏈接1(spark官方學習文檔)：
http://spark.apache.org/docs/latest/ml-statistics.html
開發軟件的安裝以及配置
公司中比較流行的開發工具是jupyter notebook，pycharm，idea等
這幾個軟件的安裝、配置以及spark、scala等大數據學習鏈接推薦：
1、廈門大學數據庫實驗室------林子雨老師 有文檔有視頻
鏈接：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/spark/
2、視頻—開發環境搭建
https://edu.51cto.com/center/course/lesson/index?id=204958
TensorFlow學習
1、網易課堂視頻資源：https://mooc.study.163.com/course/2001396000?tid=2001573006#/info
2、慕課視頻資源（推薦）：https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002?tid=1003797005#/learn/announce
持續更新。。。。。。。。。。。。