在构建一个深度学习工程师的技术图谱时，按照“技能树与能力模型”的结构可以帮助清晰地展示出技术体系的层次化关系，帮助学习者更好地理解每个技术点的依赖与顺序。
深度学习工程师的技术图谱和学习路径
以下是深度学习工程师的技能树，包括从基础到进阶的学习路径，以及对应的能力模型。
一、基础能力层（基础理论、编程与数学）
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编程能力
- Python：最常用的深度学习编程语言，必须掌握其基本语法、数据结构和常用库（如 NumPy、Pandas、Matplotlib）。
- 学习路径：Python基础 -> 数据结构与算法 -> 面向对象编程
- 相关库：NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等
- Python：最常用的深度学习编程语言，必须掌握其基本语法、数据结构和常用库（如 NumPy、Pandas、Matplotlib）。
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数据结构与算法
- 基本的算法和数据结构知识对高效编程、优化模型至关重要。
- 学习路径：常用算法（排序、查找、递归）、数据结构（链表、树、图、堆等）
- 基本的算法和数据结构知识对高效编程、优化模型至关重要。
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