Привет, друзья!
Сегодня - короткая подборка роадмапов и ресурсов по изучению DS-ML. Всё проверенное и пригодное для подготовки к интервью и планирования обучения.

🐾 Матрицы компетенций от AndersenLab
Показывает, какие навыки ожидаются на разных грейдах и уровнях, удобно для формирования чек-листа роста и оценки прогресса.
✨ ссылка (выбирайте Python в специализации и AI/DS/DE/ML в Skill category)

🐾 Machine Learning Roadmap от MachineLearningMastery
Большая пошаговая инструкция: от математики и базовых алгоритмов до продакшена и MLOps, где расписаны все шаги со ссылками на книги, полезные статьи и курсы.
✨ ссылка

🐾 Deep-ML - практические ML/DL задачки
Онлайн-платформа с наборами реальных задач по ML/DL/NLP/CV. Формат близок к продакшену: нужно думать не только о модели, но и о фичах, пайплайнах, метриках. Есть задания для прокачки инженерных навыков.
✨ ссылка

🐾 NeetCode - roadmap + LeetCode-style подготовка
Сайт, посвященный алгоритмам и структурам данных: задачи собраны в тематические дорожки (arrays, trees, graphs и т.д.), есть разборы и объяснения. По духу похож на LeetCode, но структурированнее и понятнее для быстрой подготовки.
✨ ссылка

😎 Рецепт, как собрать из этого рабочий план:
1. Берём матрицу компетенций, отмечаем свои навыки и пробелы, получаем список приоритетов.
2. По роадмапам строим порядок изучения и выбираем подходящие ресурсы.
3. Подключаем практику: задачи на Deep-ML, вопросы для повторения, тренировка алгоритмов и структур.

А ещё на прошедшей неделе в канале стукнуло 💯 подписчиков!

Спасибо каждому, кто читает, комментирует, задаёт вопросы и просто остаётся здесь.
Этот канал начинался как небольшой личный проект, а превратился в сообщество, где можно вместе учиться и расти в Data Science.
Дальше - больше💜

#карьера@data_easy