个人能力有限，欢迎志愿者加入，共同完善大数据学习路线。路线包括Python、Java、C++等编程语言的学习，数据处理工具如NumPy、Pandas、Matplotlib的应用，以及模型评估、不平衡数据处理、序列数据分析、高维数据处理等内容。还涵盖CTR模型优化、NLP特征工程、Pyspark爬虫、云GPU使用等技术领域。项目实施中将涉及TensorFlow、Spark、Docker等工具的使用，同时包括深度学习模型的实现与优化，以及计算机视觉和语音识别的应用。欢迎访问GitHub查看IPython Notebook文件、制作流程图，或使用GitBook编写手册，收集各类文档和神经网络训练场的实验。通过神经网络可视化和MNIST可视化，加深对隐藏层可解释性的理解。还包含数据集搜索工具及计算机专业课程。