«Попробовать — уже победа»: Анатолий Карпов о том, как начать путь в сфере машинного обучения

Машинное обучение — одна из самых быстрорастущих сфер в IT. Но с чего начать, если только присматриваешься к профессии? Как не утонуть в море курсов, книг и задачек с Kaggle? И главное — как перестать бояться, что не потянешь?

Поговорили с Анатолием Карповым — основателем школы karpov.courses, автором популярных курсов по анализу данных, преподавателем и экспертом, который работал ведущим аналитиком в Mail.Ru и ВКонтакте. В статье Анатолий делится личным опытом, дает честные советы начинающим и объясняет, как на самом деле устроен вход в сферу Machine Learning.

Спойлер: начать можно легче и быстрее, чем вы думаете.

С чего начался ваш путь в ML?

Впервые с методами машинного обучения я столкнулся ещё в университете. На лекциях нам рассказывали, как в середине XX века первые разработки в области нейронный сетей применялись для исследования и моделирования психологических процессов человека. К концу аспирантуры я понял, что хочу работать с прикладными задачами, которые дают быстрый и ощутимый результат. Так я решил двигаться в сторону технологической индустрии. Это во многом определило мою карьеру.

Было ли у вас техническое образование?

Мой бэкграунд — экспериментальная психология. Так что в IT я пришёл из другой области. Но важно понимать: уже в университете я много работал с программированием, математической статистикой и различными методами машинного обучения. Просто применял их не к бизнесу, а к научным задачам.

Кстати, не все знают, что Джеффри Хинтон — один из самых известных специалистов в области глубокого обучения и лауреат Нобелевской премии — тоже начинал с экспериментальной психологии. Так что переход из смежных областей в ML — довольно частое явление. Необходимо хотеть учиться и разобраться в новой теме.

Какие знания обязательны для новичка в ML?

На старте я советую сконцентрироваться на двух ключевых вещах — программировании и математике. Именно эти области чаще всего вызывают наибольшие сложности у начинающих. Всё остальное — работа с данными, модели, метрики — будет понятнее и проще, если вы уверенно чувствуете себя в базовых темах.

Когда изучил базу

Нужно сразу хорошо знать математику и программирование или можно начать с нуля?

Начать с нуля — вполне реально, особенно если вы ориентируетесь на прикладные задачи. Большинство инженеров в индустрии работают именно с такими задачами. Например, обучают рекомендательные системы для онлайн-магазинов или модели прогнозирования спроса. Здесь важно уметь писать чистый код, знать основы математики и понимать бизнес-контекст. Всё это можно освоить без профильного образования, если подходить к обучению системно и с интересом.

Но есть и другой путь — исследовательские роли. Там уже потребуется глубокое знание математики, особенно теории вероятностей, линейной алгебры и оптимизации. Такие роли часто предполагают разработку новых подходов или адаптацию существующих моделей к нестандартным задачам. Если вы чувствуете, что это ваша цель, будьте готовы к более серьезной и длительной подготовке.

Так что ориентируйтесь на себя: хотите быстрее начать практиковаться — выбирайте прикладной трек, где важны не только технические знания, но и понимание предметной области. Главное — не бояться, если у вас нет классического математического бэкграунда. Если у вас нет профильного образования, это не закрывает путь в профессию.

Какие языки программирования стоит изучать в первую очередь?

Ответ здесь довольно очевиден — Python. Это основной язык в сфере машинного обучения и анализа данных. Огромное количество библиотек и инструментов разработано именно под него: Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch — список можно продолжать долго.

Иногда можно встретить проекты на R, особенно в академической среде или при работе с визуализацией и статистикой. Но начинать с него точно не стоит — он нишевый и менее универсален. Python даст вам гораздо больше возможностей и станет основой для роста в любой роли — от аналитика до ML-инженера.

Что изучать в сфере машинного обучения и в каком порядке?

Я бы выделил следующие этапы.

Если открыть любой учебник или список алгоритмов машинного обучения, можно почувствовать себя в лабиринте. Классификация, регрессия, кластеризация, десятки методов, подвидов, вариаций… Легко растеряться. Но хорошая новость в том, что изучать всё подряд не нужно.

На практике многое из того, что есть в теории, давно не применяется. Например, алгоритм k-ближайших соседей (kNN) — это классика, с которой часто начинают обучение, но в реальных проектах он почти не используется.

Лучше хорошо разобраться в линейных моделях и решающих деревьях, научиться их применять и понимать, чем бегло пройти десятки алгоритмов для галочки. Такой фокус даст гораздо больше практической пользы — особенно на старте.

Где искать задачи для практики?

Один из самых популярных ресурсов — это Kaggle. Там есть соревнования, датасеты, туториалы и даже курсы. Конечно, не стоит ожидать побед в конкурсах сразу, но участие даст вам отличный опыт. Это как тренировочное поле, где можно отработать навыки и увидеть, как действуют другие.

Кроме того, в интернете полно открытых данных: от маршрутов городского транспорта до цен на недвижимость. Выбирайте тему, которая вам интересна, и попробуйте придумать, как к ней можно применить машинное обучение.

А как насчёт хакатонов и соревнований?

Чем раньше начнете участвовать — тем лучше. Даже если не победите, поймете, чего не хватает, какие темы нужно подтянуть. Хакатоны и конкурсы — это концентрированная практика. А ещё это способ научиться работать в команде, разбираться в чужом коде и решать задачи в ограниченное время.

Кроме того, Kaggle — это кладезь знаний. Там можно изучать публичные решения от опытных специалистов: как они пишут код, как строят пайплайны, как разбивают задачу на этапы. Такое обучение через конкретные кейсы значительно ускорит ваше обучение и сделает его более эффективным.

Где учиться машинному обучению? 

Полезных ресурсов сейчас очень много. И это прекрасно. На старте важно не пытаться объять всё сразу, а идти пошагово.

Мы уже говорили про Kaggle — это отличная площадка не только для практики, но и для обучения. Если говорить о более системном обучении, то подойдут как открытые ресурсы, так и платные курсы. У платных есть плюс: за вас уже всё структурировали, есть поддержка, наставники и сообщество. Это может сильно ускорить процесс. Выбирайте курсы, действительно сфокусированные на ML и практике, а не просто дающие общую информацию. 

Например, курс «Инженер машинного обучения» помогает освоить Machine Learning с нуля на реальных задачах. Программа подходит для новичков в сфере, но постепенно усложняется, чтобы не дать заскучать более опытным участникам.

Частая ошибка начинающих — фокус только на коде и алгоритмах. Но в индустрии от вас будут ждать не просто «обучить модель», а решить конкретную задачу бизнеса. Поэтому важно понимать и доменную область. Например, если идёте в команду, которая занимается рекомендательными системами — разберитесь, как работает реклама, как устроен онлайн-ритейл и т. д. Это можно делать параллельно с освоением технической базы.

Отличный способ набраться именно бизнесовой составляющей — участвовать в конференциях и митапах. На таких мероприятиях практически всегда обсуждается именно прикладная сторона вопроса: какую именно задачу и как смогли решить при помощи ML. На русском языке могу порекомендовать:

• KARPOV.CONF,
• Matemarketing,
• DataFest,
• митапы от Яндекса, ВКонтакте, Авито и других компаний.

Как справиться со страхами?

Это один из самых частых вопросов, которые я слышу от новичков. Причем не только от тех, кто переходит в IT из других сфер — даже у выпускников профильных факультетов с отличной теоретической базой бывает страх: «А вдруг я не справлюсь?»

Но правда в том, что страх не помогает. Он не сделает вас сильнее, не прибавит знаний и точно не подскажет, с чего начать. Вместо того чтобы крутить в голове «а вдруг не получится», попробуйте задать себе вопрос: чего мне конкретно не хватает? Допустим, вы чувствуете пробел в математике. Что дальше? В сети сотни отличных курсов, бесплатных и платных. Начните с одного. Потратьте неделю. Возможно, вы удивитесь, как быстро начнете разбираться.

У меня была такая ситуация. Когда меня пригласили на собеседование во ВКонтакте, первой мыслью было, что я не дотягиваю. Казалось, что у меня недостаточно опыта, что я не пройду секцию по коду. Даже возникала мысль отказаться. Но я всё-таки пошёл — и прошёл. Более того, эта работа стала одной из самых значимых в моей жизни. Так что не бойтесь: лучше попробовать, чем потом жалеть, что даже не попытались.

Чего лучше избегать в обучении?

Самое опасное — бесконечная подготовка. Когда вы чувствуете, что «ещё чуть-чуть» — и будете готовы. Но это «чуть-чуть» может длиться годами. Ещё один курс, ещё одна книжка, ещё немного теории — и вот тогда вы точно начнете… Но не начинаете.

Важно понять: прохождение собеседований — такой же навык, как и программирование или математика. Да, будет сложно. Да, не получится с первого раза. Но это абсолютно нормально.

Второй тупик — устаревшие или бессмысленные материалы. Например, глубокое погружение в экзотические методы, которые на практике никто не применяет. Или курсы без практики, где вам просто читают теорию без кода и задач. На старте нужно держаться как можно ближе к прикладным навыкам.

Когда начинать искать первую стажировку или работу?

Чем раньше — тем лучше. Главное, трезво оценить свой уровень подготовки. В сети есть множество разборов вакансий и собеседований на позицию ML-инженера. Пройдитесь по ним. Если чувствуете, что с основной частью вопросов уже справляетесь, это сигнал, что пора выходить на рынок.

Но будьте готовы — первые собеседования могут быть стрессовыми. Это нормально. С каждым следующим вы будете чувствовать себя всё увереннее, а заодно прокачаете навыки самопрезентации и технической коммуникации.

Что важно для работодателя в резюме начинающего ML-инженера?

Сейчас значительную роль играет именно инженерная часть. Если вы умеете писать по-настоящему хороший код, работать с инструментами разработки, базами данных, это будет очень большим плюсом. Поэтому даже на уровне пет-проекта убедитесь, что вы не просто смогли обучить модель для решения определенной задачи, но и оформили это в виде работающего сервиса, ссылку на который можно приложить прямо в резюме или сопроводительном письме. 

Умение делать настоящие работающие продукты, пусть и небольшие и в формате MVP, — именно это позволит выделиться на старте карьеры в глазах нанимающей команды.

Что должно быть в портфолио начинающего ML-инженера?

Один-два качественно сделанных проекта — это уже много. Главное, сделать что-то живое. Например, простое веб-приложение, где работает модель, и которое можно открыть по ссылке. Поверьте, это не так сложно, как может показаться на первый взгляд.

Как подготовиться к собеседованию?

Во-первых, закройте теоретический минимум. Лучше всего по списку требований из вакансии или на основе открытых материалов с типовыми вопросами.

Во-вторых, обязательно изучите компанию: чем она занимается, какие технологии использует, какие бизнес-задачи решает. Если вы на собеседовании покажете, что понимаете продукт, в который будете встраивать ML, — это даст сильное конкурентное преимущество.

Как учиться эффективно?

Мне всегда помогал практико-ориентированный подход. Часто новички боятся математики и начинают с того, что записываются на длинные курсы или штудируют учебники — мол, сначала «добью математику», а потом займусь ML. Но лично мне такой путь не подходит: я довольно быстро теряю связь с реальностью, если не понимаю, зачем всё это.

Поэтому я действовал наоборот — шел от задачи. Допустим, мне интересно, как нейросеть распознает изображения. Чтобы это понять, нужно вникнуть, как работает простейшая нейросеть. А это, в свою очередь, требует понимания производных. И вот тут я уже иду в курс по математике, но с четким запросом: мне нужно вот это, чтобы понять вот то. Это делает теорию осмысленной и куда лучше запоминается.

Что вас продолжает мотивировать?

Сейчас я сам меньше программирую и обучаю модели. Моя работа больше про внедрение ИИ в реальные бизнес-процессы. То есть как сделать так, чтобы машинное обучение действительно приносило продуктовую пользу, помогало компаниям расти, автоматизироваться, быть эффективнее.

И вот этот вопрос — где и как применять ML, чтобы это имело смысл, — он до сих пор вызывает у меня сильный интерес. Это сфера, в которой постоянно что-то меняется, появляются новые возможности, и ты всё время в тонусе.

Что бы вы сделали иначе, если бы начинали сейчас?

Я бы постарался меньше переживать. Если ты боишься, что не получится или потерпишь неудачу, гораздо более смелый поступок — попробовать. И, возможно, пережить поражение, которое подскажет, что делать дальше, что улучшить, чего не хватило. Только так можно добиться стоящих результатов.