«А если я никогда не учился в техническом вузе, реально ли разобраться в ML?»

Реально, но чтобы уверенно развиваться в машинном обучении, нужен фундамент. И это не диплом технического вуза и не набор формул, а конкретные навыки.

В базу ML входят:
▪️ Математика – школьный и базовый университетский уровень: алгебра, математическая статистика, теория вероятности. Эти разделы помогут понимать, как работают алгоритмы и почему они дают именно такой результат.
▪️ Python – умение писать и читать код, использовать популярные библиотеки (NumPy, Pandas, Matplotlib).
▪️ Работа с данными – навыки загрузки, очистки, анализа и подготовки данных к обучению моделей.

Где можно изучать эти основы самостоятельно:
Математика: курсы на Stepik, Khan Academy, YouTube-каналы.
Python: курсы на Stepik, официальная документация Python.
Работа с данными: туториалы по Pandas и NumPy на Kaggle, документация библиотек, практические задания на Datacamp.

Важно не просто изучать теорию, но и сразу применять её в небольших проектах: анализировать датасеты с Kaggle, повторять чужие ноутбуки, пробовать решать простые задачи классификации или регрессии.

Такой подход позволяет за несколько месяцев пройти путь от нулевых знаний до уровня, с которого можно пробовать силы в реальных проектах или стажировках.