現在、データサイエンス専攻の3年制学士課程の2年目を仕上げているところです。線形回帰、ロジスティック回帰、決定木といった基礎はかなりしっかり押さえています（ただしニューラルネットワーク/NLPについてはあまり知識がありません）。Python、pandas、sklearnには慣れていて、PyTorch/Keras（どちらがより良いのか次第ですが）を学び始める予定です。SQLも、まあまあのレベルで分かっています。
でも次に何をすればいいのか、少し迷っています。世の中に学習材料がとても多くて、どの出所（ソース）から学ぶかを決めるのがややこしいです。fast.ai、Andrew Ngの講座、Kaggleのコンペ、プロジェクトを作ることなどを挙げている人を見てきましたが、本当に自分にとってどんな順番が妥当なのか、そして何が実際に時間の価値があるのかが分かりません。どんな助けでも大歓迎です
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