大数据学习：
大数据学习主要两部分，第一部分是理论，第二部分是技术。
理论篇
1.先站在大格局下对大数据有一个完整清晰的认识，推介书籍《大数据时代》、《数据之巅：大数据革命，历史、现实与未来》、《大数据：正在到来的数据革命》、《决战大数据：驾驭未来商业的利器》、《赤裸裸的未来》、《互联网冲击：互联网思维与我们的未来》、《大数据云图》、《数据统治世界》、《大数据分析》、《云经济学》、《大数据思维与决策》。
技术篇
1.经过理论篇之后接下来对大数据技术的学习，推介书籍《大数据处理之道》。学习java的大数据生态体系。Python适合做数据挖掘分析
深度学习：
理论篇
1.学习理论，推介《深度学习》，对数学要求高。
技术篇
2.深度学习可以学tensorflow框架，这个框架比较底层，可以掌握底层算法实现原理，还有计算机视觉建议学习c++ opencv。
数据挖掘分析
数据挖掘分析使用Python，分四阶段走
1.学习Python
2.学习使用Python进行数据采集
3.学习使用Python库进行数据分析
4.数据进行可视化
注意：最重要的还是算法，对数学、概率论有要求，一般先学理论，用代码实现算法，再学框架，但是如果不深入研究的话只是用用，框架封装算法，学框架就好。
