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深度学习路线图
机器学习之后进入到了深度学习 ， 这是第1条可选择学习路径的最后部分 。 深度学习路线图由4大部分组成：论文、神经网络、网络架构以及所用工具 。 论文部分提供了深度学习论文阅读路线图以及SOTA论文；神经网络部分提供了一篇详细介绍如何理解神经网络的博客文章；网络架构部分包括感知器、自动编码器、CNN、RNN；所用工具部分主要介绍了TensorFlow、PyTorch等 。 最后给出建议：保持探索、与时俱进 。

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数据工程师路线图
在数据科学家路线图之后可以直接进入到数据工程师路线图 ， 这是第2条可选择的学习路径 。 该路线图主要介绍了数据格式、数据发现、数据集成、数据融合、数据调研、数据湖和数据仓库以及如何使用ETL等多方面内容 。

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大数据工程师路线图
大数据工程师路线图是第3条可选择的学习路径 ， 主要分为3部分内容：大数据架构、遵循的原则以及所用工具 。 大数据架构部分主要讲述了大数据分析架构模式和最佳实践；遵循的原则包括数据库管理系统中的数据复制 ， 以及Hadoop中NameNode和DataNode的区别等；所用工具则介绍了Hadoop、Spark等 。

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参考链接：https://i.am.ai/roadmap/#data-science-roadmap

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