Data Science Roadmap 2026

Опис

Data Science Roadmap 2026

Структурований план навчання від нуля до дата-сайнтиста. 12 фаз, 12–18 місяців, конкретні алгоритми, інструменти та проєкти.

Data Science — найширша з дата-дисциплін. Тут перетинаються програмування, математика, статистика, машинне навчання, deep learning і бізнес-мислення. Через цю ширину і виникає проблема: незрозуміло, з чого починати і наскільки глибоко копати в кожному напрямку. Один каже "без лінійної алгебри нікуди", інший — "йди одразу в Kaggle". Курси по ML починаються з різних точок, і зібрати з них цілісну картину складно.

Цей роадмап вибудовує послідовність від математичного фундаменту до деплою моделей у production і роботи з LLM. Кожна фаза спирається на попередню, тому порядок має значення.

Що всередині

12 фаз із логічною послідовністю:

— Математичний фундамент: лінійна алгебра, calculus, теорія ймовірностей, статистика. Рівень — розуміння концепцій і вміння інтерпретувати результати, доведення теорем не потрібні — Python для Data Science: основи, ООП, сучасний Python (type hints, декоратори, генератори), NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, SciPy, Jupyter — SQL та робота з даними: від базових запитів до віконних функцій, PostgreSQL як основна СУБД, підключення Python до БД через psycopg2/SQLAlchemy — EDA та Feature Engineering: розподіли, outliers, кореляції, створення ознак, encoding, scaling, feature selection. Окремий блок про data leakage — чому це найнебезпечніша помилка в DS — Machine Learning (класика): лінійна/логістична регресія, Decision Tree, Random Forest, XGBoost, LightGBM, CatBoost, K-Means, PCA, t-SNE, UMAP. Evaluation: cross-validation, метрики для регресії та класифікації, learning curves. Hyperparameter tuning через Optuna — Deep Learning: нейронні мережі, PyTorch як основний фреймворк, CNN (ResNet, EfficientNet, ViT), NLP (Word2Vec, LSTM, Transformers, BERT, GPT), Hugging Face transformers. Ознайомлення з autoencoders, GANs, diffusion models — LLM та Generative AI: як працюють LLM, prompt engineering, RAG (chunking, embeddings, векторні бази — Qdrant, Pinecone, Chroma, pgvector), fine-tuning через LoRA/QLoRA, AI agents (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI), evaluation та safety — MLOps: MLflow, Weights & Biases, DVC, FastAPI для серверингу моделей, Docker, cloud deployment (SageMaker, Vertex AI, Azure ML), CI/CD, моніторинг drift через Evidently AI/WhyLabs/NannyML — Software Engineering для DS: рефакторинг notebook → Python package, тестування (pytest, Great Expectations, pandera), Git, design patterns для ML — Комунікація та бізнес-мислення: переклад бізнес-проблеми в ML-задачу, вибір правильної метрики, презентація результатів нетехнічній аудиторії, Pyramid principle — Спеціалізація (обери 1–2): NLP/LLM Engineer, Computer Vision, Time Series & Forecasting, Recommender Systems, Reinforcement Learning — Портфоліо: 8 проєктів від House Price Prediction до End-to-End ML Pipeline з деплоєм у cloud

Чим відрізняється від Data Analytics Roadmap: роадмап прямо порівнює обидві ролі. Data Analyst відповідає на "що сталося?", Data Scientist — на "що станеться?" і "як оптимізувати?". Інструменти теж різні: аналітик працює з Excel, Power BI, Tableau; дата-сайнтист — з scikit-learn, PyTorch, MLflow. Математика глибша: лінійна алгебра і calculus тут обов'язкові.

8 навчальних проєктів — від регресії з XGBoost до RAG-чатбота і повного ML-пайплайну (data → model → API → Docker → cloud → monitoring).

Кар'єрний шлях — від Junior Data Scientist до Head of DS/ML, з альтернативними переходами в ML Engineer, AI/LLM Engineer, MLOps Engineer або Research Scientist.

Ресурси до кожної фази. Andrew Ng (ML + DL + MLOps Specializations), fast.ai, Aurélien Géron "Hands-On ML", ISLR, 3Blue1Brown, StatQuest, Hugging Face Course, Made With ML, Kaggle, Papers With Code.

Для кого

Роадмап підходить, якщо ти:

— хочеш будувати прогнозні моделі, а не тільки дашборди і звіти — вже працюєш аналітиком і хочеш рухатися в бік ML — розробник, який хоче перейти в Data Science — проходив окремі курси (Andrew Ng, Kaggle), але немає цілісного плану

Шлях довший, ніж для Data Analyst (6–9 місяців), бо Data Science вимагає глибшого математичного фундаменту, знання ML/DL та вміння деплоїти моделі.

Терміни

Орієнтир — 12–18 місяців при 15–20 годинах на тиждень.

Формат

PDF-документ, 16 сторінок. Побудований на основі roadmap.sh, Analytics Vidhya, DataCamp, Dataquest, Coursera та актуальних джерел 2025–2026.

Ще від автора Oleksandr Sandul

• Data Engineer Roadmap 2026 — 0 ₴+
• Data Analytics Roadmap 2026 — 0 ₴+
• AI\ML Engineer Roadmap 2026 — 0 ₴+
• Python без страху. Перші кроки - Основи Python — 555 ₴
• Як монтувати відео з Claude Code — безкоштовний набір — 0 ₴+
• Як писати промпти для генерації зображень — безкоштовний гайд — 0 ₴+
• Python Backend Developer Roadmap 2026 — 0 ₴+

Інші продукти в категорії «Навчання IT та технологіям»

• СЛОВНИК ТЕРМІНІВ З УПРАВЛІННЯ ПРОЄКТАМИ від PMI — bakina.projects
• Посібник Excel і Google Sheets — Робота з даними: Імпорт, Експорт, Таблиці, Очищення та Видалення дублікатів | PDF для початківців — Excel за дві хвилини
• Настанова PMBOK (для проджект менеджерів українською) — bakina.projects
• The Art of Conversion: Street Art Style Carousel — Maryna Mykhailova
• Словник для новачків в ІТ (розробка, дизайн, менеджмент) — bakina.projects
• Повний навчальний курс з Python: від нуля до героя — Катерина Огородник