А вы работу искали так сказать в области аналитика данных готовыми инструментами или девелопера алгоритмов?
Вот мне интересно если применять какие либо готовые пакеты для статистики и ML типа sklearn на kagle много ли от этого толку? потому что получается, что работаешь просто с черным ящиком, подал данные на вход, что то получил на выход, в итоге ты вроде как пользуешься инструментом, но не понимаешь как он работает, особенно если там много параметров.
Опять же вопрос какие есть альтернативы ШАД, т.к. ШАД это скорее для студентов последних курсов, т.к. вступительный экзамен туда это набор институтских полуолимпиадных задач на смекалку(что сродни уммению жонглировать и которые к делу ML слабо относятся), а начало занятий начинается слишком рано для того чтобы успеть с работы.
можете для начала поковырять mnist dataset довольно таки классическая задача,можно готовыми инструментами или написать свой SVM,NN,Logistic regression,еще можете взять какую либо популярную библиотеку и доделать поддержку больших данных или рассчетов на GPU вам только спасибо скажут.
