数据科学与大数据技术的学习规划可以分为几个阶段，每个阶段都有其关键任务和学习资源。以下是一个全面且可执行的学习规划：
第一阶段：基础知识建立（1-3个月）
目标：掌握数据科学和大数据的基本概念、术语和工具。
1. 在线课程：选择一门适合初学者的数据科学或大数据入门课程，如coursera上的“data science for business”或edx上的“big data analytics and data mining”。
2. 书籍：阅读《python for data analysis》和《big data: the next frontier for innovation, competition, and progress》。
3. 实践项目：通过kaggle等平台参与数据科学竞赛，解决实际问题。
4. 学习资源：关注相关领域的博客、论坛和社交媒体账号，如twitter上的@datascience、@bigdata等。
第二阶段：专业领域深化（4-6个月）
目标：深入学习特定领域的知识，如机器学习、自然语言处理、数据挖掘等。
1. 进阶课程：报名参加coursera或edx上的高级课程，如“machine learning with scikit-learn”、“nlp using keras”等。
2. 实战项目：在kaggle上找到相关的数据集，进行更复杂的数据分析和模型训练。
3. 专业书籍：阅读《scikit-learn》、《tensorflow for data science》等专业书籍。
4. 加入社区：加入stack overflow、github等平台上的相关社区，参与讨论和贡献代码。
第三阶段：技能综合应用（7-12个月）
目标：将所学知识应用于实际项目中，提升解决问题的能力。
1. 项目实践：选择一个实际的商业问题，设计并实施一个完整的数据科学项目。
2. 数据分析：使用sql、python、r等工具进行数据处理和分析。
3. 机器学习：尝试使用svm、决策树、神经网络等算法进行模型构建。
4. 可视化：学习使用matplotlib、seaborn、tableau等工具进行数据可视化。
5. 演讲与分享：准备一个关于你项目的报告，并在学术会议或行业会议上进行分享。
第四阶段：持续学习和网络建设（长期）
目标：不断更新知识和技能，扩展职业网络。
1. 跟进最新趋势：订阅相关的新闻源、博客和研讨会通知。
2. 参加工作坊和会议：定期参加数据科学和大数据的研讨会、工作坊和会议。
3. 建立联系：通过linkedin等社交平台与行业内的专家和同行建立联系。
4. 个人品牌：在博客、社交媒体上分享你的知识和见解，建立个人品牌。
总结
这个学习规划旨在帮助你从基础到高级逐步掌握数据科学和大数据技术。每个阶段都包含了理论学习、实践操作和项目经验，确保你能全面地理解和应用所学知识。同时，通过持续学习和网络建设，你可以保持与行业发展同步，为未来的职业发展打下坚实的基础。
