只有几年的研发经验，能不能转型大数据与人工智能工程师？
这是很多技术同学关心的一个问题，面对市场对相关人才的大量需求与供给的严重不足，以及高薪水的诱惑，越来越多的人开始学大数据与人工智能这个方向的技术，打算转型。
画外音：听说人工智能的应届生，都已经20K-30K起了，是不是真的？
今天给大家薅来一份200G大数据+人工智能全套学习资料，以及人工智能学习路径，分享给大家。
纯干货，全免费，无套路！
资料分为
四个大的部分
，内容对标企业招聘，学完就能胜任相关工作岗位。
一、Python部分
Python使用门槛低，上手容易，同时具有着完备的工具生态圈，同时各种平台对其支持也比较好，是大数据与人工智能技术栈不可缺少的部分。
二、数据处理与框架部分
这部分资料能帮你掌握常用数据格式的解析方式，对数据或图片进行标注、旋转、缩放、噪点处理等，还需要熟练运用图像处理中的框架，理解框架中的底层原理，为以后开发算法框架打下基础。
三、数学基础部分（可选）
如果想往算法方向发展，数学基础是必不可少的。
画外音：如果不搞算法，这一部分可略过。
AI算法是偏数学推导的，微积分、线性代数、概率统计等数学底子还是需要的，学的越深，要求越高。
四、机器学习+深度学习部分
机器学习+深度学习可以用来建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点，是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。
画外音：上面几幅图，建议收藏保存。
这份资料由前
谷歌资深机器学习与深度学习科学家
秦院长
友情提供。
画外音：领域专家，顶礼膜拜。
秦院长
深耕人工智能机器学习与深度学习领域十余年，一直研发搜索引擎相关搜索算法，在算法领域有自己独创的AI核心算法，同时还具有丰富语音识别、图像处理等项目实战经验。现为某985院校特聘教授。
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转型不难，最难的是迈出转型这一步
，Python+数据挖掘框架+数学基础+机器
学习/深度学习=
0元
，大数据+人工智能，这一份资料就够了！
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