🚀 ML Engineer RoadMap

A comprehensive, step-by-step roadmap to become an expert in Machine Learning, AI, Data Science, and Python Engineering from scratch.

Sıfırdan ileri seviyeye Machine Learning, Yapay Zeka, Veri Bilimi ve Python Mühendisliği alanında uzman olmanız için kapsamlı, adım adım bir yol haritası.

---

📚 Language / Dil

• 🇬🇧 English Version
• 🇹🇷 Türkçe Versiyon

---

🇬🇧 English Version

🎯 About This Project

Welcome to the ML Engineer RoadMap - your ultimate guide to mastering the world of Machine Learning and Artificial Intelligence! This repository is designed to provide a clear, structured path for anyone looking to break into or advance in the following careers:

• 🤖 Machine Learning Engineer
• 🧠 AI Engineer
• 📊 Data Scientist
• 🐍 Python Engineer
• 📈 Data Analyst
• 🔬 Research Scientist

Whether you're a complete beginner or an experienced developer looking to pivot into AI/ML, this roadmap will guide you through every step of your journey.

🌟 What Makes This Roadmap Special?

• ✅ Structured Learning Path: From fundamentals to advanced topics
• ✅ Practical Projects: Real-world applications and hands-on experience
• ✅ Industry Standards: Aligned with current industry requirements
• ✅ Resource Recommendations: Curated books, courses, and tools
• ✅ Career Guidance: Interview prep, portfolio building, and job search strategies
• ✅ Community Support: Join a growing community of learners
• ✅ Interactive Website: Coming soon - an interactive learning platform

🎓 Who Is This For?

Complete Beginners

• No prior programming experience? No problem!
• Start from absolute zero with Python basics
• Build a strong foundation in mathematics and statistics

Career Switchers

• Transitioning from another field?
• Structured path to leverage your existing skills
• Focus on practical applications and portfolio projects

Students & Graduates

• Complement your academic education
• Gain practical, industry-relevant skills
• Prepare for internships and entry-level positions

Professionals Upskilling

• Already in tech but want to specialize in ML/AI?
• Advanced topics and specialized tracks
• Stay current with latest technologies and trends

🗺️ The Complete Roadmap

Phase 1: Foundation (0-3 Months)

Goal: Build strong fundamentals in programming and mathematics

Mathematics & Statistics

• Linear Algebra
• Calculus (Derivatives, Integrals)
• Probability & Statistics
• Discrete Mathematics

Python Programming

• Python Basics (Variables, Data Types, Control Flow)
• Object-Oriented Programming (OOP)
• Data Structures & Algorithms
• File Handling & Error Management
• Virtual Environments & Package Management

Essential Tools

• Git & GitHub
• Command Line/Terminal
• Jupyter Notebooks
• VS Code / PyCharm

Phase 2: Data Manipulation & Analysis (3-6 Months)

Goal: Master data manipulation and visualization

Core Libraries

• NumPy: Numerical computing and arrays
• Pandas: Data manipulation and analysis
• Matplotlib & Seaborn: Data visualization
• Plotly: Interactive visualizations

Database Fundamentals

• SQL Basics (SELECT, JOIN, GROUP BY)
• Database Design
• PostgreSQL / MySQL
• NoSQL Basics (MongoDB)

Data Cleaning & Preprocessing

• Handling Missing Data
• Data Normalization & Standardization
• Feature Engineering
• Exploratory Data Analysis (EDA)

Phase 3: Machine Learning Foundations (6-9 Months)

Goal: Understand and implement core ML algorithms

Supervised Learning

• Linear Regression
• Logistic Regression
• Decision Trees & Random Forests
• Support Vector Machines (SVM)
• K-Nearest Neighbors (KNN)
• Naive Bayes

Unsupervised Learning

• K-Means Clustering
• Hierarchical Clustering
• DBSCAN
• Principal Component Analysis (PCA)
• t-SNE

ML Frameworks

• Scikit-learn: Complete ML toolkit
• Model Evaluation & Validation
• Cross-Validation Techniques
• Hyperparameter Tuning

Phase 4: Deep Learning & Neural Networks (9-12 Months)

Goal: Master deep learning and neural networks

Neural Network Fundamentals

• Perceptrons & Multi-Layer Perceptrons
• Activation Functions
• Backpropagation
• Gradient Descent Optimization

Deep Learning Frameworks

• TensorFlow & Keras
• PyTorch
• Model Architecture Design
• Transfer Learning

Advanced Architectures

• Convolutional Neural Networks (CNN)
• Recurrent Neural Networks (RNN)
• Long Short-Term Memory (LSTM)
• Transformers & Attention Mechanisms
• Generative Adversarial Networks (GAN)

Phase 5: Specialization Tracks (12-18 Months)

Goal: Choose your specialization and master it

Track 1: Computer Vision

• Image Classification
• Object Detection (YOLO, R-CNN)
• Image Segmentation
• Face Recognition
• OpenCV & PIL

Track 2: Natural Language Processing

• Text Preprocessing
• Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• Sequence Models
• BERT, GPT, Transformers
• Sentiment Analysis, NER, Machine Translation

Track 3: Reinforcement Learning

• Markov Decision Processes
• Q-Learning
• Deep Q-Networks (DQN)
• Policy Gradient Methods
• Actor-Critic Methods

Track 4: MLOps & Production

• Model Deployment
• Docker & Kubernetes
• CI/CD for ML
• Model Monitoring & Maintenance
• Cloud Platforms (AWS, GCP, Azure)

Phase 6: Advanced Topics (18+ Months)

Goal: Become an expert in cutting-edge technologies

• Large Language Models (LLMs)
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• AutoML & Neural Architecture Search
• Federated Learning
• Explainable AI (XAI)
• Edge AI & TinyML
• Quantum Machine Learning

💼 Career Paths

🤖 Machine Learning Engineer

Focus: Building and deploying ML systems

• Strong software engineering skills
• MLOps and production deployment
• Scalable model development
• Average Salary: $120K - $180K

🧠 AI Engineer

Focus: Developing AI applications and systems

• Deep learning expertise
• AI product development
• Integration of AI into applications
• Average Salary: $130K - $200K

📊 Data Scientist

Focus: Extracting insights from data

• Statistical analysis
• Business acumen
• Data storytelling
• Average Salary: $100K - $160K

🐍 Python Engineer (ML Focus)

Focus: Building robust ML pipelines

• Advanced Python programming
• Software architecture
• Performance optimization
• Average Salary: $110K - $170K

🛠️ Essential Tools & Technologies

Programming Languages

• Python (Primary)
• SQL (Database queries)
• R (Statistics - Optional)
• JavaScript (Web deployment)

ML/DL Frameworks

• Scikit-learn
• TensorFlow / Keras
• PyTorch
• XGBoost, LightGBM

Data Processing

• Pandas, NumPy
• Apache Spark (Big Data)
• Dask (Parallel computing)

Visualization

• Matplotlib, Seaborn
• Plotly, Dash
• Tableau, Power BI

Development Tools

• Git & GitHub
• Docker
• Jupyter Notebooks
• VS Code / PyCharm

Cloud Platforms

• AWS (SageMaker, EC2)
• Google Cloud Platform (Vertex AI)
• Microsoft Azure (Azure ML)

📚 Recommended Resources

Books

• "Python Machine Learning" by Sebastian Raschka
• "Hands-On Machine Learning" by Aurélien Géron
• "Deep Learning" by Ian Goodfellow
• "Pattern Recognition and Machine Learning" by Christopher Bishop

Online Courses

• Andrew Ng's Machine Learning (Coursera)
• Fast.ai Deep Learning Courses
• MIT OpenCourseWare - Linear Algebra
• Stanford CS229 - Machine Learning

YouTube Channels

• StatQuest with Josh Starmer
• 3Blue1Brown (Math concepts)
• Sentdex (Python & ML)
• Two Minute Papers

Websites & Blogs

• Towards Data Science (Medium)
• Machine Learning Mastery
• Papers with Code
• Kaggle Learn

🚀 Getting Started

🔧 Installation & Local Setup

Want to run this project locally? Check out our detailed installation guide:

👉 INSTALLATION.md - Complete step-by-step setup instructions

Quick Start:

git clone https://github.com/Ahmet-Ruchan/ML-Engineer-RoadMap.git
cd ML-Engineer-RoadMap
pnpm install
cd apps/web
cp .env.example .env.local
pnpm prisma generate
pnpm prisma migrate dev
pnpm dev

Open http://localhost:3000 in your browser!

---

📖 Learning Path

Step 1: Assess Your Current Level

• Complete beginner? Start with Phase 1
• Have programming experience? Skip to Phase 2 or 3
• Already know ML basics? Jump to Phase 4 or 5

Step 2: Set Clear Goals

• Define your target role
• Set a realistic timeline (6-18 months)
• Identify your learning style (video, books, projects)

Step 3: Create a Study Schedule

• Dedicate 2-4 hours daily (or 15-20 hours weekly)
• Balance theory and practical projects
• Regular breaks to avoid burnout

Step 4: Build Projects

• Start with simple projects (Iris classification)
• Progress to complex applications
• Create a portfolio on GitHub
• Document your learning journey

Step 5: Join the Community

• Participate in Kaggle competitions
• Contribute to open-source projects
• Join ML/AI Discord servers and forums
• Attend meetups and conferences

🌐 Interactive Website (Coming Soon!)

We're building an interactive web platform that will include:

• 📺 Video tutorials and lectures
• 💻 Interactive coding exercises
• 📝 Quizzes and assessments
• 🏆 Certification upon completion
• 👥 Community forum and mentorship
• 📊 Progress tracking dashboard

Stay tuned for updates!

🤝 Contributing

We welcome contributions from the community! Here's how you can help:

1. Fork this repository
2. Create a feature branch (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit your changes (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push to the branch (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Open a Pull Request

Contribution Ideas

• Add new resources or tutorials
• Improve existing content
• Translate content to other languages
• Fix typos or errors
• Share your learning journey

📧 Contact & Support

• GitHub: @Ahmet-Ruchan
• Email: aruchanavci01@gmail.com
• Issues: Report a bug or suggest a feature

📄 License

This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.

🙏 Acknowledgments

Special thanks to the entire ML/AI community for making knowledge accessible to everyone!

---

⭐ If you find this roadmap helpful, please give it a star!

---

🇹🇷 Türkçe Versiyon

🎯 Proje Hakkında

ML Engineer RoadMap'e hoş geldiniz - Machine Learning ve Yapay Zeka dünyasında ustalaşmak için nihai rehberiniz! Bu repository, aşağıdaki kariyer yollarına girmek veya bu alanlarda ilerlemek isteyen herkes için net ve yapılandırılmış bir yol sunmak üzere tasarlanmıştır:

• 🤖 Makine Öğrenmesi Mühendisi
• 🧠 Yapay Zeka Mühendisi
• 📊 Veri Bilimci
• 🐍 Python Mühendisi
• 📈 Veri Analisti
• 🔬 Araştırma Bilimcisi

İster tamamen yeni başlayan biri olun, ister AI/ML alanına geçiş yapmak isteyen deneyimli bir geliştirici, bu yol haritası yolculuğunuzun her adımında size rehberlik edecektir.

🌟 Bu Yol Haritasını Özel Kılan Nedir?

• ✅ Yapılandırılmış Öğrenme Yolu: Temellerden ileri düzey konulara
• ✅ Pratik Projeler: Gerçek dünya uygulamaları ve uygulamalı deneyim
• ✅ Endüstri Standartları: Güncel sektör gereksinimleriyle uyumlu
• ✅ Kaynak Önerileri: Seçilmiş kitaplar, kurslar ve araçlar
• ✅ Kariyer Rehberliği: Mülakat hazırlığı, portfolyo oluşturma ve iş arama stratejileri
• ✅ Topluluk Desteği: Büyüyen bir öğrenci topluluğuna katılın
• ✅ İnteraktif Website: Yakında - etkileşimli öğrenme platformu

🎓 Bu Kimler İçin?

Tamamen Yeni Başlayanlar

• Hiç programlama deneyiminiz yok mu? Sorun değil!
• Python temellerinden mutlak sıfırdan başlayın
• Matematik ve istatistikte güçlü bir temel oluşturun

Kariyer Değiştirenler

• Başka bir alandan mı geçiş yapıyorsunuz?
• Mevcut becerilerinizi kullanmak için yapılandırılmış yol
• Pratik uygulamalar ve portfolyo projelerine odaklanma

Öğrenciler ve Mezunlar

• Akademik eğitiminizi tamamlayın
• Pratik, sektörle ilgili beceriler kazanın
• Staj ve giriş seviyesi pozisyonlara hazırlanın

Becerilerini Geliştiren Profesyoneller

• Zaten teknoloji sektöründe misiniz ama ML/AI'da uzmanlaşmak mı istiyorsunuz?
• İleri seviye konular ve özel programlar
• En son teknolojiler ve trendlerle güncel kalın

🗺️ Tam Yol Haritası

Faz 1: Temel (0-3 Ay)

Hedef: Programlama ve matematikte güçlü temeller oluşturun

Matematik ve İstatistik

• Lineer Cebir
• Kalkülüs (Türev, İntegral)
• Olasılık ve İstatistik
• Ayrık Matematik

Python Programlama

• Python Temelleri (Değişkenler, Veri Tipleri, Kontrol Akışı)
• Nesne Yönelimli Programlama (OOP)
• Veri Yapıları ve Algoritmalar
• Dosya İşleme ve Hata Yönetimi
• Sanal Ortamlar ve Paket Yönetimi

Temel Araçlar

• Git ve GitHub
• Komut Satırı/Terminal
• Jupyter Notebooks
• VS Code / PyCharm

Faz 2: Veri Manipülasyonu ve Analizi (3-6 Ay)

Hedef: Veri manipülasyonu ve görselleştirmede ustalaşın

Ana Kütüphaneler

• NumPy: Sayısal hesaplama ve diziler
• Pandas: Veri manipülasyonu ve analizi
• Matplotlib & Seaborn: Veri görselleştirme
• Plotly: Etkileşimli görselleştirmeler

Veritabanı Temelleri

• SQL Temelleri (SELECT, JOIN, GROUP BY)
• Veritabanı Tasarımı
• PostgreSQL / MySQL
• NoSQL Temelleri (MongoDB)

Veri Temizleme ve Ön İşleme

• Eksik Verileri İşleme
• Veri Normalizasyonu ve Standardizasyonu
• Özellik Mühendisliği
• Keşifsel Veri Analizi (EDA)

Faz 3: Makine Öğrenmesi Temelleri (6-9 Ay)

Hedef: Temel ML algoritmalarını anlayın ve uygulayın

Denetimli Öğrenme

• Lineer Regresyon
• Lojistik Regresyon
• Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar
• Destek Vektör Makineleri (SVM)
• K-En Yakın Komşu (KNN)
• Naive Bayes

Denetimsiz Öğrenme

• K-Means Kümeleme
• Hiyerarşik Kümeleme
• DBSCAN
• Temel Bileşen Analizi (PCA)
• t-SNE

ML Framework'leri

• Scikit-learn: Tam ML araç seti
• Model Değerlendirme ve Doğrulama
• Çapraz Doğrulama Teknikleri
• Hiperparametre Ayarlama

Faz 4: Derin Öğrenme ve Sinir Ağları (9-12 Ay)

Hedef: Derin öğrenme ve sinir ağlarında ustalaşın

Sinir Ağı Temelleri

• Perceptron'lar ve Çok Katmanlı Perceptron'lar
• Aktivasyon Fonksiyonları
• Geri Yayılım
• Gradyan İnişi Optimizasyonu

Derin Öğrenme Framework'leri

• TensorFlow ve Keras
• PyTorch
• Model Mimarisi Tasarımı
• Transfer Öğrenme

İleri Düzey Mimariler

• Evrişimli Sinir Ağları (CNN)
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN)
• Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM)
• Transformers ve Dikkat Mekanizmaları
• Üretici Çekişmeli Ağlar (GAN)

Faz 5: Uzmanlaşma Programları (12-18 Ay)

Hedef: Uzmanlaşmanızı seçin ve ustalaşın

Program 1: Bilgisayarla Görü

• Görüntü Sınıflandırma
• Nesne Tespiti (YOLO, R-CNN)
• Görüntü Segmentasyonu
• Yüz Tanıma
• OpenCV ve PIL

Program 2: Doğal Dil İşleme

• Metin Ön İşleme
• Kelime Gömme (Word2Vec, GloVe)
• Dizi Modelleri
• BERT, GPT, Transformers
• Duygu Analizi, NER, Makine Çevirisi

Program 3: Pekiştirmeli Öğrenme

• Markov Karar Süreçleri
• Q-Öğrenme
• Derin Q-Ağları (DQN)
• Politika Gradyan Yöntemleri
• Aktör-Kritik Yöntemleri

Program 4: MLOps ve Üretim

• Model Dağıtımı
• Docker ve Kubernetes
• ML için CI/CD
• Model İzleme ve Bakım
• Bulut Platformları (AWS, GCP, Azure)

Faz 6: İleri Düzey Konular (18+ Ay)

Hedef: En son teknolojilerde uzman olun

• Büyük Dil Modelleri (LLM'ler)
• Geri Getirme Destekli Üretim (RAG)
• AutoML ve Sinir Mimarisi Arama
• Federe Öğrenme
• Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI)
• Edge AI ve TinyML
• Kuantum Makine Öğrenmesi

💼 Kariyer Yolları

🤖 Makine Öğrenmesi Mühendisi

Odak: ML sistemleri oluşturma ve dağıtma

• Güçlü yazılım mühendisliği becerileri
• MLOps ve üretim dağıtımı
• Ölçeklenebilir model geliştirme
• Ortalama Maaş: $120K - $180K (ABD)

🧠 Yapay Zeka Mühendisi

Odak: AI uygulamaları ve sistemleri geliştirme

• Derin öğrenme uzmanlığı
• AI ürün geliştirme
• AI'nın uygulamalara entegrasyonu
• Ortalama Maaş: $130K - $200K (ABD)

📊 Veri Bilimci

Odak: Veriden içgörü çıkarma

• İstatistiksel analiz
• İş zekası
• Veri hikaye anlatımı
• Ortalama Maaş: $100K - $160K (ABD)

🐍 Python Mühendisi (ML Odaklı)

Odak: Sağlam ML pipeline'ları oluşturma

• İleri düzey Python programlama
• Yazılım mimarisi
• Performans optimizasyonu
• Ortalama Maaş: $110K - $170K (ABD)

🛠️ Temel Araçlar ve Teknolojiler

Programlama Dilleri

• Python (Birincil)
• SQL (Veritabanı sorguları)
• R (İstatistik - Opsiyonel)
• JavaScript (Web dağıtımı)

ML/DL Framework'leri

• Scikit-learn
• TensorFlow / Keras
• PyTorch
• XGBoost, LightGBM

Veri İşleme

• Pandas, NumPy
• Apache Spark (Büyük Veri)
• Dask (Paralel hesaplama)

Görselleştirme

• Matplotlib, Seaborn
• Plotly, Dash
• Tableau, Power BI

Geliştirme Araçları

• Git ve GitHub
• Docker
• Jupyter Notebooks
• VS Code / PyCharm

Bulut Platformları

• AWS (SageMaker, EC2)
• Google Cloud Platform (Vertex AI)
• Microsoft Azure (Azure ML)

📚 Önerilen Kaynaklar

Kitaplar

• "Python Machine Learning" - Sebastian Raschka
• "Hands-On Machine Learning" - Aurélien Géron
• "Deep Learning" - Ian Goodfellow
• "Pattern Recognition and Machine Learning" - Christopher Bishop

Online Kurslar

• Andrew Ng'nin Machine Learning Kursu (Coursera)
• Fast.ai Deep Learning Kursları
• MIT OpenCourseWare - Lineer Cebir
• Stanford CS229 - Machine Learning

YouTube Kanalları

• StatQuest with Josh Starmer
• 3Blue1Brown (Matematik kavramları)
• Sentdex (Python ve ML)
• Two Minute Papers

Web Siteleri ve Bloglar

• Towards Data Science (Medium)
• Machine Learning Mastery
• Papers with Code
• Kaggle Learn

🚀 Başlangıç

Adım 1: Mevcut Seviyenizi Değerlendirin

• Tamamen yeni başlayan mısınız? Faz 1'den başlayın
• Programlama deneyiminiz var mı? Faz 2 veya 3'e geçin
• ML temellerini biliyor musunuz? Faz 4 veya 5'e atlayın

Adım 2: Net Hedefler Belirleyin

• Hedef rolünüzü tanımlayın
• Gerçekçi bir zaman çizelgesi belirleyin (6-18 ay)
• Öğrenme stilinizi belirleyin (video, kitaplar, projeler)

Adım 3: Bir Çalışma Programı Oluşturun

• Günlük 2-4 saat (veya haftalık 15-20 saat) ayırın
• Teori ve pratik projeleri dengeleyin
• Tükenmişliği önlemek için düzenli molalar verin

Adım 4: Projeler Geliştirin

• Basit projelerle başlayın (Iris sınıflandırma)
• Karmaşık uygulamalara ilerleyin
• GitHub'da bir portfolyo oluşturun
• Öğrenme yolculuğunuzu belgeleyin

Adım 5: Topluluğa Katılın

• Kaggle yarışmalarına katılın
• Açık kaynak projelere katkıda bulunun
• ML/AI Discord sunucularına ve forumlara katılın
• Buluşmalara ve konferanslara katılın

🌐 İnteraktif Website (Yakında!)

Aşağıdakileri içerecek interaktif bir web platformu oluşturuyoruz:

• 📺 Video dersler ve anlatımlar
• 💻 İnteraktif kodlama egzersizleri
• 📝 Testler ve değerlendirmeler
• 🏆 Tamamlama sonrası sertifika
• 👥 Topluluk forumu ve mentorluk
• 📊 İlerleme takibi panosu

Güncellemeler için takipte kalın!

🤝 Katkıda Bulunma

Topluluktan gelen katkılara açığız! Nasıl yardımcı olabilirsiniz:

1. Bu repository'yi fork edin
2. Bir özellik dalı oluşturun (git checkout -b feature/HarikaBirOzellik)
3. Değişikliklerinizi commit edin (git commit -m 'Harika bir özellik ekle')
4. Dalınıza push edin (git push origin feature/HarikaBirOzellik)
5. Bir Pull Request açın

Katkı Fikirleri

• Yeni kaynaklar veya öğreticiler ekleyin
• Mevcut içeriği iyileştirin
• İçeriği diğer dillere çevirin
• Yazım hatalarını veya hataları düzeltin
• Öğrenme yolculuğunuzu paylaşın

📧 İletişim ve Destek

• GitHub: @Ahmet-Ruchan
• E-posta: aruchanavci01@gmail.com
• Issues: Hata bildirin veya özellik önerin

📄 Lisans

Bu proje MIT Lisansı altında lisanslanmıştır - detaylar için LICENSE dosyasına bakın.

🙏 Teşekkürler

Bilgiyi herkes için erişilebilir kılan tüm ML/AI topluluğuna özel teşekkürler!

---

⭐ Bu yol haritasını faydalı buluyorsanız, lütfen yıldız verin!

---

🎯 Next Steps / Sonraki Adımlar

Coming Soon / Yakında:

• 📝 Detailed tutorials for each phase / Her faz için detaylı öğreticiler
• 💻 Coding challenges and exercises / Kodlama zorlukları ve egzersizler
• 🎥 Video content and walkthroughs / Video içerik ve anlatımlar
• 🏅 Certification program / Sertifika programı
• 🌐 Interactive learning website / İnteraktif öğrenme web sitesi

Stay Connected / Bağlantıda Kalın:

• Watch this repository for updates / Güncellemeler için bu repository'yi takip edin
• Join our community discussions / Topluluk tartışmalarımıza katılın
• Share your progress and projects / İlerlemenizi ve projelerinizi paylaşın

---

Happy Learning! 🚀 | İyi Öğrenmeler! 🚀

"The best time to start was yesterday. The next best time is now." - Chinese Proverb

"Başlamak için en iyi zaman dündü. İkinci en iyi zaman şimdi." - Çin Atasözü