Короткий ответ
Знания алгоритмов и структур данных важны для ML‑инженера, но не в том смысле, что нужно быть олимпиа́дным программистом. Главное — понимать базовые структуры, как оценивается сложность (time/memory), уметь писать эффективный код в «горячих» местах (ETL‑пайплайны, валидация данных, предобработка, inference), и знать численные алгоритмы/линейную алгебру и оптимизацию, которые лежат в основе ML. Глубокое изучение алгоритмов требуется в основном для интервью в крупных IT‑компаниях или для задач, где нужно оптимизировать производительность на уровне С/С++/CUDA.
Что учить (конкретно и по приоритету)
1) Первичный приоритет (нужно обязательно)
- Python: list, dict, set, tuple — их амортизированная сложность и типичные операции.
- NumPy: векторизация, broadcasting, contiguous vs non‑contiguous arrays, memory layout.
- Pandas: основные структуры (Series/DataFrame), группировки, join/merge, сортировки, операции по строкам/стобцам и их сложности (чтобы не делать медленные .apply по строкам).
- Базовая оценка сложности: O(1), O(n), O(n log n), O(n^2), память.
- Линейная алгебра для ML: матричные операции, SVD/EVD (на уровне понимания), умение читать/понимать реализацию градиентного спуска.
- Вероятность и статистика: распределения, оценка параметров, бутстрэп, p‑value, bias/variance.
2) Средний приоритет (полезно для реальной работы и оптимизации)
- Базовые структуры: стек, очередь, heap/priority queue, hash map (словарь), связный список (в теории), дерево (бинарное дерево, сбалансированные деревья — идея).
- Алгоритмы: сортировки, бинарный поиск (в т.ч. на границах), два указателя / скользящее окно, разделяй и властвуй (merge sort), жадные алгоритмы (на уровне идеи), BFS/DFS.
- Графы: представления (adj list/matrix), короткие пути (Dijkstra), топологическая сортировка, union‑find (DSU) — полезно для некоторых задач с зависимостями/кластеризацией.
- Структуры для работы с потоками данных (streaming, онлайн) — алгоритмы агрегации с ограниченной памятью (примерно idea).
3) Низкий/специальный приоритет (когда нужно)
- ДП в глубину, сложные структуры (сегментное дерево, Fenwick) — редко нужны в ML‑инженерии, полезны для интервью.
- Теория алгоритмов и доказательства (CLRS) — только для глубокой подготовки к интервью или исследовательской работы.
- Параллельные/распределённые алгоритмы: MapReduce, алгоритмы для распределённого SGD — нужны для production ML на больших данных.
- Низкоуровневые оптимизации: память, кэш, SIMD/CUDA — для работы над производительностью в inference/тренировке.
Где именно эти знания пригодятся
- Производительность ETL/предобработки: выбор структуры (dict vs list), эффективные join/группировки.
- Оптимизация "горячих" участков: векториация вместо циклов, использование heap для топ‑k и т. п.
- Реализация собственных алгоритмов/слоев/метрик/аугментаций (особенно если выходишь за рамки готовых библиотек).
- Интервью в крупных компаниях (LeetCode‑уровень задач).
- При работе с распределёнными системами — знание алгоритмов синхронизации и распределённых структур.
Рекомендованный путь изучения (практично)
1) Параллельно: изучай Python → NumPy → Pandas + делай 2–3 маленьких проекта с реальными данными (ETL, модель, деплой). Это даст мотивацию и понимание практических проблем.
2) Параллельно или сразу после: основы алгоритмов/структур данных (сложность, массивы, словари, списки, бина́рный поиск, heap, BFS/DFS). Решай практические задачи, связанные с обработкой данных.
3) Если готовишься к интервью: удваивай усилия на DS&A, делай 100–200 задач на LeetCode/HackerRank, уделяй внимание шаблонам (two pointers, sliding window, backtracking, DP).
4) Для production ML: учи распределённые системы, базы данных, очереди сообщений, Spark/Flink, профилирование и мониторинг моделей, контейнеризацию (Docker, Kubernetes).
5) Для углубления ML: линейная алгебра, оптимизация, численные методы, GPU и ускорение.
Практические советы
- Не пытайся освоить всё сразу. Начни с практики: несколько проектов + базовый набор алгоритмов.
- Профайлируй код (cProfile, line_profiler), чтобы увидеть реальные «узкие места» — учись оптимизировать по необходимости.
- В Pandas/NumPy вместо micro‑оптимизаций изучи векторизацию и эффективные API (groupby, merge, apply vs vectorized ops).
- Читай исходники популярных библиотек (частично) — это помогает понять, когда требуется оптимизация.
- Для интервью: учи шаблоны задач, а не только отдельные алгоритмы.
Ресурсы
- Для практики ML и Python: «Hands‑On Machine Learning with Scikit‑Learn, Keras and TensorFlow» (Aurélien Géron); курсы на Coursera/fast.ai.
- Для алгоритмов: «Grokking Algorithms» (легко и наглядно), курсы Princeton (Sedgewick) или MIT 6.006; LeetCode для практики.
- Для систем/инфраструктуры: «Designing Data‑Intensive Applications» (Kleppmann).
Итог
Знания алгоритмов/структур данных важны, но в работе ML‑инженера приоритеты такие: сначала владение Python/NumPy/Pandas и ML‑библиотеками + понимание линейной алгебры/оптимизации/статистики, затем — изучение алгоритмов по мере надобности (и для интервью). Стремись к балансу: практические проекты + целенаправленное изучение DS&A там, где это реально ускорит твою работу или повысит шанс на желаемую должность.
Если хочешь, могу составить конкретный пошаговый план на 3–6 месяцев с расписанием по неделям (с учётом твоего текущего уровня и целей).