在算法、大数据和数据分析之间，有哪些不可或缺的技术栈？

公众号：小数志

在多个数据岗位的从业期间，他花费时间最多的还是在打牢基础上面，包括学习Python数分三剑客（Numpy+Pandas+Matplotlib），学习以Spark为核心的大数据工具以及机器学习算法，可以说数据岗位的方方面面都得以硬核覆盖。这期间当然离不开对经典书籍的学习以及不断的总结梳理，所以作者将这些资料统统整理到位并开放下载，现在关注并回复“学习资料”即可快速获取！

两本Spark大数据分析经典教材+一本周志华老师的《机器学习》经典+作者自己总结的Python数分三剑客入门教程，回复“学习资料”即可免费下载

如果说这个公众号有什么特点的话，那么其最大特点就是宝藏丰富——作者不喜欢拖泥带水，所以能用一篇文章讲透的知识点绝不开第二篇，比如：

1.大数据对比学习——SQL、Pandas和Spark系列

• SQL、Pandas和Spark：这个库，实现了三大数据分析工具的大一统

• SQL、Pandas和Spark：如何实现数据透视表？

• SQL、Pandas和Spark：窗口函数的3种实现

• SQL、Pandas和Spark：常用数据查询操作对比

• Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式

• Pandas vs Spark：数据读取篇

2.数据分析师必备——Python常用工具包都讲的明明白白的

• 数据科学系列：sklearn库主要模块功能简介
  

• 数据科学系列：seaborn入门详细教程
  

• 数据科学系列：pandas入门详细教程

• 数据科学系列：matplotlib入门详细教程

• 数据科学系列：numpy入门详细教程