もちろん、私はあなたがそのようなトレーニング計画を作成するのを手伝うことができます。そもそも、それをいくつかのブロックに分けましょう。

数学と統計：
カーンアカデミーの線形代数のライン（https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra）
Courseraに関する数学統計のコース（https://www.couursera.org/learn/mathematical-statistics）
プログラミング言語：
Codecademyの初心者向けのPython（https://www.codecademy.com/learn/learn-python）
言語RN Datacampの基本に関するコース（https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r）
マシントレーニング：
Couurseraの機械トレーニングコース（https://www.coursra.org/learn/machine-learning）
Aureliene Heron（https://www.orelly.com/libary/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/
ライブラリとフレームワーク：
DatacampのNumpyライブラリ（https://www.datacamp.com/courses/intro-tomumpy）
DatacampのPandas Library（https://www.datacamp.com/courses/pandas-foundations）
DatacampのMatplotlibライブラリ（https://www.datacamp.com/courses/introduction-to-matplotlib）
udacityのtensorflow freimvoレート（https://wwww.udacy.com/course/intro-tensorflow-for-deep-learning---ud187）
これらのリソースは、初心者に適しており、数学、プログラミング言語、機械学習、ライブラリ/フレームワークの基本をカバーしています。さらに、それらはすべてロシア語と「ダミー用」の形式で利用できます。

また、自分のプロジェクトを行ったり、機械学習競争に参加したりすることで、実践的に習得した知識を定期的に適用することをお勧めします。

このトレーニング計画が、機械学習の世界への旅行で勉強し、良いスタートを切るために必要なものすべての中で迷子にならないようにすることを願っています！
Конечно, я могу помочь вам составить такой план обучения. Для начала, давайте разобьем его на несколько блоков.

Математика и статистика:
Курс линейной алгебры на сайте Khan Academy (https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra)
Курс математической статистики на Coursera (https://www.coursera.org/learn/mathematical-statistics)
Языки программирования:
Python для начинающих на Codecademy (https://www.codecademy.com/learn/learn-python)
Курс по основам языка R на DataCamp (https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r)
Машинное обучение:
Курс Машинное обучение на Coursera (https://www.coursera.org/learn/machine-learning)
Книга "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" от Аурелиена Жерона (https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/)
Библиотеки и фреймворки:
Курс по библиотеке Numpy на DataCamp (https://www.datacamp.com/courses/intro-to-numpy)
Курс по библиотеке Pandas на DataCamp (https://www.datacamp.com/courses/pandas-foundations)
Курс по библиотеке Matplotlib на DataCamp (https://www.datacamp.com/courses/introduction-to-matplotlib)
Курс по фреймворку TensorFlow на Udacity (https://www.udacity.com/course/intro-to-tensorflow-for-deep-learning--ud187)
Эти ресурсы подойдут для начинающих и охватывают основы математики, языков программирования, машинного обучения и библиотек/фреймворков. Кроме того, все они доступны на русском языке и в формате "для чайников".

Также я бы рекомендовал регулярно применять полученные знания на практике, делая собственные проекты или участвуя в соревнованиях по машинному обучению.

Надеюсь, этот план обучения поможет вам не потеряться среди всего, что нужно изучать, и даст хороший старт в вашем путешествии в мир машинного обучения!