機械学習入門 ガイドブック

pandas・NumPy・matplotlibを深掘りする
実務でのデータ分析はデータの前処理（クレンジング・変換）が9割です。pandasの操作を習熟しましょう。

ディープラーニング（PyTorch / TensorFlow）
画像認識・自然言語処理に強いニューラルネットワーク。PyTorchはResearch寄り、TensorFlowは本番向きです。

Kaggleに参加する
世界最大のデータサイエンスコンテストサイト「Kaggle」で実際のデータセットに挑戦しましょう。コンペのnotebookを読むだけでも非常に勉強になります。

MLOps（機械学習の本番運用）
モデルを本番サービスに組み込むMLOpsの知識。MLflowでのモデル管理・FastAPIでのAPIサービング・モニタリングを学びましょう。