
MACHINE LEARNING ENGINEER ROADMAP
│
├── 1. Programming Fundamentals
│ ├── Python
│ │ ├── Variables & Data Types
│ │ ├── Loops & Conditionals
│ │ ├── Functions & Modules
│ │ ├── OOP & Exception Handling
│ │ ├── List Comprehensions
│ │ ├── File Handling
│ │ └── Virtual Environments
│ ├── Data Structures & Algorithms
│ ├── Git & GitHub
│ └── Linux & Command Line
│
├── 2. Mathematics for Machine Learning
│ ├── Linear Algebra
│ │ ├── Vectors & Matrices
│ │ ├── Matrix Operations
│ │ ├── Eigenvalues & Eigenvectors
│ │ └── Matrix Decomposition
│ ├── Calculus
│ │ ├── Derivatives
│ │ ├── Partial Derivatives
│ │ ├── Gradients
│ │ └── Chain Rule
│ ├── Probability
│ │ ├── Random Variables
│ │ ├── Probability Distributions
│ │ └── Bayes' Theorem
│ └── Statistics
│ ├── Mean, Median & Mode
│ ├── Variance & Standard Deviation
│ ├── Hypothesis Testing
│ └── Correlation & Regression
│
├── 3. Data Analysis & Manipulation
│ ├── NumPy
│ ├── Pandas
│ ├── Matplotlib
│ ├── Seaborn
│ ├── Data Cleaning
│ ├── Data Transformation
│ ├── Exploratory Data Analysis (EDA)
│ ├── Missing Values & Outliers
│ └── Feature Engineering
│
├── 4. SQL & Database Fundamentals
│ ├── SQL Queries
│ ├── Joins & Subqueries
│ ├── Aggregations
│ ├── Window Functions
│ ├── PostgreSQL
│ ├── Database Design
│ └── Data Warehousing Basics
│
├── 5. Machine Learning Fundamentals
│ ├── What Is Machine Learning?
│ ├── Supervised Learning
│ │ ├── Linear Regression
│ │ ├── Logistic Regression
│ │ ├── Decision Trees
│ │ ├── Random Forest
│ │ ├── Support Vector Machines
│ │ └── K-Nearest Neighbors
│ ├── Unsupervised Learning
│ │ ├── K-Means Clustering
│ │ ├── Hierarchical Clustering
│ │ └── Principal Component Analysis
│ ├── Reinforcement Learning Basics
│ ├── Training & Testing Data
│ ├── Cross-Validation
│ ├── Overfitting & Underfitting
│ ├── Regularization
│ └── Hyperparameter Tuning
│
├── 6. Machine Learning Algorithms
│ ├── Linear & Polynomial Regression
│ ├── Naive Bayes
│ ├── Gradient Boosting
│ ├── XGBoost
│ ├── LightGBM
│ ├── CatBoost
│ ├── Ensemble Learning
│ └── Model Evaluation & Optimization
│
├── 7. Machine Learning Frameworks
│ ├── Scikit-learn
│ ├── XGBoost
│ ├── LightGBM
│ ├── CatBoost
│ ├── Feature Pipelines
│ ├── Model Serialization
│ └── Custom Transformers
│
├── 8. Deep Learning
│ ├── Neural Network Fundamentals
│ ├── Perceptrons
│ ├── Activation Functions
│ ├── Forward & Backpropagation
│ ├── Gradient Descent
│ ├── Loss Functions
│ ├── Optimizers
│ ├── Convolutional Neural Networks (CNNs)
│ ├── Recurrent Neural Networks (RNNs)
│ ├── LSTMs & GRUs
│ ├── Transformers
│ └── Transfer Learning
│
├── 9. Deep Learning Frameworks
│ ├── PyTorch
│ │ ├── Tensors
│ │ ├── Autograd
│ │ ├── nn.Module
│ │ ├── DataLoaders
│ │ └── Training Loops
│ ├── TensorFlow
│ ├── Keras
│ ├── GPU Acceleration
│ └── Distributed Training Basics
│
├── 10. Natural Language Processing (NLP)
│ ├── Text Preprocessing
│ ├── Tokenization
│ ├── Stemming & Lemmatization
│ ├── Word Embeddings
│ ├── Word2Vec & GloVe
│ ├── Attention Mechanisms
│ ├── Transformers
│ ├── BERT & GPT Architectures
│ ├── Hugging Face
│ └── Fine-Tuning Language Models
│
├── 11. Computer Vision
│ ├── Image Processing
│ ├── Image Classification
│ ├── Object Detection
│ ├── Image Segmentation
│ ├── OpenCV
│ ├── YOLO
│ ├── Vision Transformers
│ └── Image Augmentation
│
├── 12. Generative AI & LLM Engineering
│ ├── Large Language Models (LLMs)
│ ├── Prompt Engineering
│ ├── Embeddings
│ ├── Vector Databases
│ ├── Retrieval-Augmented Generation (RAG)
│ ├── Semantic Search
│ ├── LLM Fine-Tuning
│ ├── LoRA & QLoRA
│ ├── AI Agents
│ ├── Model Evaluation
│ └── LLM Inference Optimization
│
├── 13. MLOps & Model Deployment
│ ├── ML Model Lifecycle
│ ├── Experiment Tracking
│ ├── MLflow
│ ├── Weights & Biases
│ ├── Model Versioning
│ ├── Data Versioning (DVC)
│ ├── Model Serving
│ ├── FastAPI & Flask
│ ├── REST APIs
│ ├── Batch & Real-Time Inference
│ ├── Model Monitoring
│ └── Model Retraining
│
├── 14. Cloud & Infrastructure
│ ├── AWS
│ │ ├── Amazon S3
│ │ ├── EC2
│ │ ├── SageMaker
│ │ └── Lambda
│ ├── Google Cloud
│ │ ├── Vertex AI
│ │ └── BigQuery
│ ├── Microsoft Azure ML
│ ├── Docker
│ ├── Kubernetes
│ ├── CI/CD Pipelines
│ ├── Terraform
│ └── GPU & Cloud Computing
│
├── 15. Data Engineering for ML
│ ├── ETL & ELT Pipelines
│ ├── Apache Airflow
│ ├── Apache Spark
│ ├── Kafka
│ ├── Data Lakes
│ ├── Data Warehouses
│ ├── Feature Stores
│ └── Data Quality & Validation
│
├── 16. Model Optimization & Production
│ ├── Model Quantization
│ ├── Model Pruning
│ ├── Knowledge Distillation
│ ├── ONNX
│ ├── TensorRT
│ ├── Model Compression
│ ├── Latency Optimization
│ ├── Scalability
│ └── Production Reliability
│
├── 17. Responsible AI & Security
│ ├── AI Ethics
│ ├── Bias & Fairness
│ ├── Explainable AI (XAI)
│ ├── SHAP & LIME
│ ├── Data Privacy
│ ├── Model Security
│ ├── Adversarial Attacks
│ └── AI Governance
│
├── 18. Build Real-World Projects
│ ├── House Price Prediction System
│ ├── Customer Churn Prediction
│ ├── Fraud Detection System
│ ├── Recommendation Engine
│ ├── Spam Detection System
│ ├── Stock Price Forecasting
│ ├── Image Classification App
│ ├── Object Detection System
│ ├── Sentiment Analysis API
│ ├── RAG-Based AI Assistant
│ ├── AI Document Processing System
│ └── End-to-End ML Production Pipeline
│
└── 19. Career Preparation
├── Build a Strong GitHub Portfolio
├── Create an ML Engineering Resume
├── Master ML System Design
├── Practice Python & SQL Interviews
├── Solve ML Case Studies
├── Learn Model Deployment at Scale
├── Contribute to Open Source
├── Write Technical Articles
└── Apply for Machine Learning Engineer Roles
FINAL GOAL:
Become a Production-Ready Machine Learning Engineer