Короткий ответ — не паниковать, но подтянуть базовые навыки по табличным/числовым данным стоит. Всё зависит от того, куда вы хотите двигаться: чисто исследовательская NLP (трансформеры, языковые модели) требует меньше «табличной» рутины; прикладные роли в компании, продуктовые ML‑задачи и большинство конкурсов требуют уверенной работы с числами и таблицами.
Почему это важно
- В реальных задачах текст часто идёт вместе со структурированной информацией (метаданные, статистики, таргеты). Умение объединять текст и табличные признаки повышает ценность специалиста.
- Основы ML (валидация, предобработка, feature engineering, модели градиентного бустинга) одинаковы для табличных задач и полезны в NLP‑пайплайнах (например, при построении фичей, ранжировании, классификации).
- На интервью/тестовом задании вас могут попросить решить задачу на табличных данных.
Когда можно меньше уделять внимания
- Если вы целитесь в академическое/исследовательское направление Deep NLP и готовы глубоко вникать в модели, математику и оптимизацию, то можно временно фокусироваться почти полностью на NLP. Но даже там базовые навыки по данным будут полезны.
Что именно стоит уметь (не нужно быть экспертом во всём)
- Работа с pandas: загрузка/EDA, агрегации, группировки, объединения (merge).
- Обработка категориальных переменных, пропусков, шкалирование.
- Базовые модели: логистическая регрессия, деревья/случайный лес, градиентный бустинг (XGBoost/LightGBM/CatBoost).
- Правильная валидация: k‑fold, стратификация, leakage‑aware split.
- Метрики (accuracy, AUC, F1, RMSE и т. п.) и настройка гиперпараметров.
- Построение простого ML‑пайплайна (preprocessing → model → evaluation).
Как организовать обучение (практический план)
- Не бросайте NLP, но выделяйте 20–30% времени на таблички. Можно работать в спринтах: 2–3 недели фокус на NLP, затем 1 неделя — интенсив на табличных задачах.
- Решайте несколько средних задач на All Cups/Kaggle: классификация/регрессия, смешанные признаки (text + numeric).
- Мини‑проекты: например, классификация отзывов + использование метрик пользователей как дополнительных признаков; fake news detection с фичами по распространению/вовлечённости.
- Повторяйте типовые шаги: EDA → baseline (логистическая регрессия/LightGBM) → feature engineering → cross‑validation → улучшения.
Ресурсы (коротко)
- Kaggle Learn: Python, Pandas, Machine Learning, Intermediate ML.
- Документация и туториалы по scikit‑learn, LightGBM/CatBoost.
- Книга «Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow» (покрывает и табличные задачи).
- Практика на All Cups / Kaggle (2–5 проектов реального цикла).
Пример простой дорожной карты на 6 недель
- Недели 1–2: pandas, EDA, простые классификаторы (логрег, sklearn).
- Недели 3–4: градиентный бустинг, CV, работа с категориальными фичами, hyperparam tuning.
- Недели 5–6: 2 небольших проекта, один чисто табличный, второй — текст + табличные фичи.
Вывод
- Не обязателен глубокий мастер‑уровень в табличных данных для старта в NLP, но базовый комфорт с ними сильно повысит ваши шансы в индустрии и даст практические преимущества. Советую продолжать основной фокус на NLP и параллельно целенаправленно подтягивать ключевые табличные навыки через маленькие практические проекты.
Если хотите, могу составить конкретный план или подобрать 3–4 задачи на All Cups/Kaggle по уровню «средний», чтобы вы целенаправленно прокачали нужные умения.