Roadmap ML 2026: как стать ML‑инженером за 36 недель
Автор предлагает детальный 36‑недельный план обучения от нуля до первого оффера. Разбираются темы, порядок изучения и что можно отложить до реального проекта.
Что обещает статья
В материале на Habr AI изложен полный 36‑недельный роадмап для тех, кто хочет выйти на рынок как ML‑инженер. Автор считает, что реальный путь к офферу занимает почти год, а не «2‑3 месяца», как рекламируют многие онлайн‑курсы.
Структура роадмапа
- Недели 1‑4 – База: математика (линейная алгебра, статистика), Python, основы Git.
- Недели 5‑8 – Инструменты: знакомство с NumPy, Pandas, визуализация (Matplotlib, Seaborn).
- Недели 9‑12 – Машинное обучение: классические алгоритмы (регрессия, деревья решений, SVM), кросс‑валидация, метрики.
- Недели 13‑16 – Практика: небольшие Kaggle‑проекты, построение пайплайнов в scikit‑learn, написание отчётов.
- Недели 17‑20 – Deep Learning: основы нейронных сетей, PyTorch/TensorFlow, обучение простых CNN и RNN.
- Недели 21‑24 – Специализация: NLP (transformers, HuggingFace), Computer Vision (YOLO, EfficientNet), рекомендационные системы.
- Недели 25‑28 – Инженерия: MLOps‑практики, Docker, CI/CD, мониторинг моделей, работа с облаками (AWS/GCP/Azure).
- Недели 29‑32 – Проекты‑портфолио: end‑to‑end проекты от сбора данных до деплоя, подготовка к интервью (система вопросов, код‑ревью).
- Недели 33‑36 – Подготовка к офферу: имитация интервью, рефакторинг кода, написание резюме, поиск вакансий.
Что можно отложить
Автор советует отложить глубокие исследования в области reinforcement learning, GANs и large‑scale distributed training до получения первого предложения, так как они требуют значительных ресурсов и времени.
Ссылка
Для студентов и начинающих AI‑разработчиков такой план выглядит реалистично: 36 недель — это интенсив, но достижимо, если распределять нагрузку. Главное — не пытаться охватить всё сразу, а фокусироваться на фундаменте и практических проектах, которые покажут ваш уровень работодателю.
