Всем Big Data посоны!

В данный момент работаю Fullstack Java Developer (Java + Angular), но не хватает челленджа. Поэтому я придумал для себя глобальный челлендж на долгий срок - изучить всё что связано с Machine Learning / Big Data.

Тема довольно обширная, я бы даже сказал "бездонная", поэтому ставлю сроки себе 2 года, но постараюсь отписываться о результатах практически каждый день.

Первая фаза (Machine Learning):
1. Основы статистики.
2. Нейросети.
3. Основы линейной алгебры.
4. Python/Numpy/Pandas/Sklearn/Keras....

Вторая фаза:
1. Hadoop
2. Pig/Hive
3. Apache Spark
4. MapReduce
5. NoSQL

Группа для совместного прохождения/обсуждения курсов по python/ml: https://t.me/joinchat/DqQb5UT_C19eTxQqMdUzbw

Мой неидеальный план:

Python
1. Python https://www.datacamp.com/courses/intro-to-python-f... на DataCamp. Intro to Python for Data Science
2. Python Stepic https://stepik.org/course/67.Программирование на Python.
3. Параллельно 1 и 2 пункту смотрим по немногу канал SentDex: Python 3 Basics Tutorial Series (https://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuD...)
5. Закрепляем на kaggle.com https://www.kaggle.com/learn/python

Machine Learning

6. Основы статистики https://stepik.org/course/76/syllabus - курс сложный, поэтому параллельно можно почитать книгу Статистика и Котики. Если не всё понятно - не отчаиваемся.
7. Kaggle Machine Learning Level 1 https://www.kaggle.com/learn/machine-learning Machine Learning.
8. Udacity Intro to machine Learning https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-le... - объяснение маленькими шажками.
9. Kaggle Pandas https://www.kaggle.com/learn/pandas
10. Где то начиная с 8-9 можно начинать параллельно смотреть Machine Learning with Python от Sentdex.

... продолжение следует