1. Создайте прочную основу: освежите свои знания основных концепций программирования, алгоритмов, структур данных и языков программирования, в частности Python.
  2. Освойте библиотеки: освойте популярные библиотеки Python, такие как NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn, для анализа и визуализации данных.
  3. Машинное обучение: изучите и поймите различные алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, деревья решений и нейронные сети. Ознакомьтесь с популярными библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch и scikit-learn.
  4. Глубокое обучение: ознакомьтесь с концепциями и архитектурами глубокого обучения, такими как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN).
  5. Проекты. Работайте над комплексными проектами, демонстрирующими ваши навыки анализа данных, разработки функций, выбора модели и ее развертывания. Делитесь своей работой на таких платформах, как GitHub и Kaggle.
  6. Будьте в курсе последних тенденций: будьте в курсе последних тенденций и достижений в области машинного обучения и науки о данных. Регулярно читайте статьи, блоги и исследовательские работы.
  7. Коммуникация и сотрудничество: как старший инженер, вы должны иметь возможность эффективно общаться и сотрудничать с другими членами команды. Совершенствуйте свои коммуникативные навыки и работайте над проектами в команде, чтобы набраться опыта.