Yuriy Katser

Есть только такой из статьи - https://habr.com/ru/company/vk/blog/462769/

А вообще согласен, что Kaggle отлично подойдет для тренировки в мл, там и данные и примеры решения задач с кодом!

действительно подзабыл про тренажеры и решение задачек, вот 2 известных сервиса, которыми пользовался сам:
- для программирования - https://leetcode.com
- для анализа данных - https://www.stratascratch.com

к слову вот лекции от ODS https://github.com/Yorko/mlcourse.ai

Надо разделять все-таки 2 части поста про книги и про курсы:
- часть про книги - не считаю, что все надо прочитать, но если надо подтянуть или разобраться в какой-то подобласти, то можно брать книжки из списка
- часть про курсы, материалы и тд - стоит прочитать и посмотреть все, если нет какой-то хорошей базы, например, из института или хороших платных курсов (ФКН ВШЭ, физтех и др.)
Вообще я согласен, что надо сосредоточится на практике как можно раньше (как только получается что-то делать) и учиться по типу learning by doing. А знать, что "под капотом" у алгоритмов и методов, нужно далеко не всегда, зависит от специфики работы и задач. Вот теорвер, матстат действительно часто нужны в работе, например, для анализа данных, для анализа результатов алгоритмов, для дизайна экспериментов и тд.

ПС курсы и материалы из тех, что рекомендую смотрел все, но не все очень внимательно, обычно беру из курса то, что нужно. Книги читал не все, но непрочитанные лежат в списке to read и ждут своей очереди)