Максим Припадчев

"Качественный код" - весьма размытое понятие. Есть код удовлетворяющий требованиям, где-то важна архитектура, где то алгоритмы, где то и то и другое, а где то надо быстрее выдать MVP, и качество кода не важно до поры до времени.
Книги + личный опыт лучшее место.

Когда не в теме умные методики и словечки не работают, только методом проб и ошибок.

1. Начинать с go не нужно. Это довольно нишевый язык, по которому будет крайне тяжело найти первую работу. Обычно go специалисты, это программисты с опытом которые в определенный момент добавляют его в свое портфолио.

2. Платные курсы тоже не нужно, стоят они не дешево и это плохая инвестиция денег, учись бесплатно, а денежки пусть будут.

В остальном определись не с языком, а что ты именно хочешь делать, в создании какого продукта принимать участие и под это дело подбирай язык, и не пытайся быть особенным, тебе нужен большой рынок и скромненькое местечко на этом рынке.

По этой ссылке репозитарий с реализацией вашей задачи на чистом numpy (python библиотека), которая предоставляет векторизованный массив. (все функции написаны вручную) не каких ML алгоритмов из коробки не используется.

Реализуйте на том языке на котором вам необходимо. Я думаю иметь готовый код без ML библиотек это хорошее начало для решения вашей проблемы.

Так же автор репозитария написал статью на https://towardsdatascience.com/ вы можете зарегистрироваться там они дают по моему три бесплатные статьи в месяц и изучить его статью, как весь процесс организовать и т.д. Название статьи "MNIST Handwritten digits classification from scratch using Python Numpy".