Дорожная карта Data Scientist / ML-инженера

Анализ данных и машинное обучение
— это не просто модные слова, а инженерная дисциплина, где код
превращает данные в предсказания и решения. Этот путь требует сочетания
математического мышления, навыков программирования и понимания
предметной области. Здесь мы сосредоточимся на технической составляющей.

Этап 0: Фундамент программирования и математики (2-3 месяца)

Без этого базиса дальнейшее обучение будет подобно строительству на песке.

1. Язык программирования — Python (обязательно!):
   Синтаксис, структуры данных (списки, словари, множества), функции, ООП (базово).
   Критически важные библиотеки: NumPy (работа с массивами), Pandas (анализ и обработка табличных данных). Их нужно знать на уровне автоматизма.
   Работа с файлами (CSV, JSON), виртуальные окружения (venv, conda).
2. Математическая база (освежите или изучите):
   Линейная алгебра: Векторы, матрицы, операции, понятие пространства. Основа большинства алгоритмов.
   Математический анализ/Статистика: Производные, градиенты (для градиентного спуска), базовые понятия — распределения, среднее, дисперсия, корреляция.
   Теория вероятностей: Условная вероятность, теорема Байеса.

Итог этапа:
Вы уверенно обрабатываете данные в Pandas (группировки, фильтрация,
работа с пропусками) и понимаете, как устроены матричные операции в
NumPy.

Этап 1: Исследовательский анализ данных (EDA) и визуализация (2-3 месяца)

Умение «прочувствовать» данные — ключевой навык.

1. Библиотеки визуализации:
   Matplotlib — кастомизация любого графика, низкоуровневый контроль.
   Seaborn — статистическая визуализация, красивые дефолтные темы, построение сложных графиков (pairplot, heatmap) одной строкой.
   Дополнительно: Plotly (интерактивные дашборды).
2. Методология EDA:
   Анализ распределений, выбросов (outliers), поиск закономерностей и аномалий.
   Работа с категориальными и числовыми признаками.
   Статистические тесты для проверки гипотез.
3. Инструменты для работы:
   Jupyter Notebook / JupyterLab — среда для итеративного анализа и создания отчётов. Умение писать чистый, комментированный код в ячейках.

Практика: Возьмите несколько датасетов с Kaggle
(Titanic, House Prices, Iris). Проведите полный EDA: загрузка, оценка
качества данных, очистка, визуализация, формулировка гипотез.

Этап 2: Классическое машинное обучение (4-6 месяцев)

Сердцевина технических интервью и большинства бизнес-задач.

1. Библиотека — Scikit-learn (must know):
   Единый API для всего: model.fit(X, y), model.predict(X).
2. Ключевые алгоритмы (понимать математическую идею, уметь применять):
   Линейные модели: Линейная/логистическая регрессия, регуляризация (Lasso, Ridge).
   Ансамбли: Случайный лес (Random Forest), градиентный бустинг (Gradient Boosting — XGBoost, LightGBM, CatBoost). Рабочие лошадки индустрии.
   Методы соседей и кластеризация: k-NN, k-Means, DBSCAN.
   Методы понижения размерности: PCA, t-SNE.
3. Оценка качества моделей:
   Метрики для классификации (accuracy, precision, recall, F1, ROC-AUC), регрессии (MSE, MAE, R2).
   Корректная валидация: train/test split, кросс-валидация, стратификация.
4. Инженерия признаков (Feature Engineering):
   Кодирование категориальных переменных (One-Hot, Label), масштабирование, создание новых признаков, работа с временными рядами.

Практика:
Решите задачу бинарной классификации (отток клиентов) и регрессии
(предсказание стоимости). Протестируйте разные алгоритмы, подберите
гиперпараметры через GridSearchCV, проанализируйте важность признаков.

Этап 3: Глубокое обучение (Deep Learning) и нейросети (4-6+ месяцев)

Для неструктурированных данных: изображения, текст, звук.

1. Фреймворки:
   TensorFlow / Keras (более высокоуровневый, отлично подходит для начала) или PyTorch (более гибкий, стандарт в research).
2. Архитектуры и области:
   Компьютерное зрение (CV): Свёрточные нейросети (CNN). Архитектуры: VGG, ResNet, EfficientNet. Задачи: классификация, детекция, сегментация.
   Обработка естественного языка (NLP): Рекуррентные сети (RNN, LSTM), трансформеры (BERT, GPT). Задачи: классификация текста, генерация, машинный перевод.
   Основы построения нейросетей: слои, функции активации, функции потерь, оптимизаторы.
3. Работа с данными:
   Использование GPU (Google Colab — отличный бесплатный ресурс).
   Аугментация данных (ImageDataGenerator, albumentations), работа с даталоадерами.

Практика:
Обучите CNN на CIFAR-10 для классификации изображений. Решите задачу
тонального анализа текстов (sentiment analysis) с помощью LSTM или
готового BERT из transformers.

Этап 4: Продакшн и инженерия ML (MLOps) (3-6+ месяцев)

Как превратить модель из ноутбука в работающий сервис.

1. Упаковка кода и воспроизводимость:
   Docker — контейнеризация модели и её окружения.
   Системы управления зависимостями и версиями (pipenv, poetry).
   DVC (Data Version Control) — контроль версий данных и экспериментов.
2. Развёртывание моделей (Deployment):
   Создание REST API на основе модели (с помощью FastAPI или Flask).
   Знакомство с облачными ML-сервисами: AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML.
3. Мониторинг и пайплайны:
   Концепции CI/CD для ML.
   Мониторинг дрейфа данных (data drift) и деградации модели.

Этап 5: Специализация и продвинутые темы

1. Углубление в направления:
   Computer Vision: Детекция (YOLO), сегментация (U-Net), GAN.
   NLP: Fine-tuning больших языковых моделей (LLaMA, GPT), создание чат-ботов, RAG-системы.
   Рекомендательные системы: Коллаборативная фильтрация, факторизационные машины.
2. Продвинутые инструменты:
   Распределённые вычисления (PySpark для больших данных).
   Автоматическое машинное обучение (AutoML) — H2O, AutoGluon.
   Фреймворки для экспериментов: MLflow, Weights & Biases.

Ключевые рекомендации:

1. Проекты, проекты и ещё раз проекты.
   Ваше портфолио на GitHub — это ваш главный актив. Каждый проект:
   постановка задачи -> EDA -> Feature Engineering -> несколько
   моделей -> сравнение -> выводы.
2. Участвуйте в соревнованиях на Kaggle. Это лучший способ научиться решать реальные задачи и перенять best practices у топовых специалистов.
3. Читайте код других людей. Анализируйте решения на Kaggle и open-source проекты.
4. Не пренебрегайте математикой. Без понимания основ вы будете просто «крутить ручки» в библиотеках, не понимая, что происходит.
5. Изучайте инженерию данных (Data Engineering) основы: SQL, Airflow, облачные хранилища. Это сделает вас универсальным специалистом.

Итог:
Путь в ML — это бег с препятствиями, где награда — способность
создавать интеллектуальные системы, решающие бизнес-задачи. Начните с
прочного фундамента, стройте своё обучение вокруг практических проектов и
не бойтесь углубляться в сложные темы. Ваш первый DataFrame и простая
линейная регрессия — это начало пути к созданию искусственного
интеллекта.

От import pandas as pd до развёрнутого AI-сервиса — путь сложный, но невероятно увлекательный.