关键词：大数据，数据分析，数据挖掘，机器学习
正文如下：
2018年春招在即，小遍整理一下2017年优质学习资料，内容包括职业规划、学习路线图、学习资料、电子书等，希望对有志于大数据、数据分析、机器学习方向发展的同学有所帮助。2018和PPV课一起遇见数据科学！
职业规划
【文章】与大数据相关的工作职位有哪些？
【文章】计算机、统计完全零基础，到底能不能学数据分析？
【文章】Java 程序员如何转行做大数据？
【文章】女生适合做数据分析吗？
【文章】数学专业，你看不见的前尘似锦
【文章】数据科学人才成长之路
【文章】企业在招什么样的大数据工程师？
【文章】数据挖掘工程师成长之路
【文章】数据挖掘入门与指南
【文章】普通程序员如何转向AI方向
【文章】未来已来：AI时代就业指南
【文章】作为大数据从业人员，如何写好一份可堪入目的简历？
【面经】数据分析/hadoop/机器学习面试题集锦，可能是最全的了…
数据分析
职位方向：数据分析师、商业数据分析师、建模分析师
【入门】数据分析那些事（数据分析师入门必看）
【书单】数据分析师的必读书单
【职业】数据分析与数据挖掘类的职位必备技能
【路线图】数据分析师学习路线图
【QQ交流群】深圳数据分析师
数据挖掘&机器学习
职位方向：大数据分析师、数据挖掘工程师、算法工程师
【书单】数据挖掘和机器学习推荐书单
【资料】近200篇机器学习&深度学习资料
【路线图】数据挖掘工程师学习路线图
【路线图】2017年最全的数据科学学习计划
【就业】2016年数据科学薪酬大盘点
【学习群】数据挖掘-机器学习
大数据开发
职位方向：大数据工程师、数据开发工程师、数据工程师
【入门】大数据行业如何入门-书籍、工具、案例（问题集锦）
【文章】Hadoop学习路线图
【文章】RHadoop实践系列文章
【教程】Spark入门实战系列教程
【工具】2017 年你应该学习的编程语言、框架和工具
【资料】史上最全的“大数据”学习资源（上）
【资料】史上最全的“大数据”学习资源（下）
【路线图】大数据工程师学习路线图
【QQ学习群】大数据-Hadoop-Spark
统计学
【书单】统计学入门经典书单
【学习群】数学&统计分析
SQL
【文章】实用SQL语句大全
【笔记】SQL学习点滴合集
Python
【教程】python快速教程
【文章】python爬虫实战
【文章】Python-pandas技巧系(量化小讲堂)
【资料】python机器学习入门资料梳理
【路线图】Python数据分析和数据挖掘学习路线图
【QQ学习群】Python数据挖掘-初级
【QQ学习群】Python数据挖掘-高级
R语言
【文章】R语言知识体系
【文章】怎样学习R（上、下)
【文章】ggplot2绘图入门系列
【路线图】R语言学习路线图及R数据挖掘包
【工具】全球最火的R工具包一网打尽，超过300+工具，还在等什么?
【QQ学习群】R语言数据挖掘-初级
【QQ学习群】R语言数据挖掘-中高级
资料合辑
【资料】史上最全的大数据分析和制作工具
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注：因文本不支持外链，请点击“阅读原文”查看。