Конечно есть ещё курсовая и диплом, на котором ты измучаешься, но вобьёшь в себя темы поглубже. С остальным подозреваю что да, прийдется заново.
Как я понимаю, при трудоустройстве, ты ищешь интересные для себя темы. Например, распознавание изображений. Глубоко ее изучаешь и вперёд
Мне сложно сейчас судить, я не работала в этой сфере вообще.
Но то, что я буду пересматривать темы, это точно.
Конечно есть базовые принципы работы с нейронками, но для каждой тематики есть свои инструменты. Их оч много.

Всем привет.
Есть задача: получить вымышленный датасет на основании имеющегося (из исходного получить тенденции и зависимости)
Исходный файл содержит информацию о продажах с детализацией до каждой позиции в чеке.
Я правильно понимаю, что мне смотреть в сторону нейросетей?

Я не спец, но наверняка в sklearn есть модули анонимизации/маскировки данных

Таким не занимался, но возможно нужно посмотреть распределение признаков+построить граф взаимосвязи признаков (факторный анализ или регрессионный) и на основании этого построить случайный процесс. То есть берём признак с определенными параметрами, потом берём loc этого распределение умножаем на коеф частичной корреляции и делаем это параметром loc для другого признака и т.д

Может вам просто категориальные переменные обфусцировать, а числа оставить, как есть

https://stackoverflow.com/questions/7488995/python-efficient-obfuscation-of-string/7489718