提升学历与专业技能：机器学习与机器视觉学习路径

根据你的背景和目标，我建议你首先集中精力在机器学习和机器视觉的基础知识上。由于你之前有Java和Go的后端开发经验，以及一些数据分析的基础，这将为你学习这些领域提供良好的基础。

深入学习机器学习理论：包括但不限于监督学习、非监督学习、强化学习等。重点学习算法原理，如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。
实践机器学习项目：通过实际项目来加深理解。你可以尝试使用Python的机器学习库（如scikit-learn、TensorFlow或PyTorch）来构建一些小项目，例如图像分类、物体检测等。
参与机器视觉竞赛：这不仅可以提升你的实践能力，还能增加你的简历亮点，为考研加分。
准备考研课程：同时不要忽视考研课程的学习，尤其是408计算机学科专业基础综合，这是考研的重要科目之一。
尝试发表学术论文：在掌握了一定的理论和实践基础后，你可以尝试撰写一些关于机器学习或机器视觉的学术论文。可以先从综述文章或者应用案例开始，逐步提升。
寻找导师指导：既然你已经有一个导师在指导你做机器视觉和机器学习相关的研究，一定要充分利用这一资源，定期与导师沟通，获取反馈和指导。