سلام.

سوال بسیار خوبی پرسیدید. پاسخ به این سوال بستگی به نقش و عمق فعالیت شما در حوزه‌ی یادگیری ماشین دارد، اما به طور کلی:

۱. برای شروع و کارهای معمولی (حداقل نیاز):
  - بصری‌سازی (Visualization): آشنایی مقدماتی با `matplotlib` و `seaborn` کافی است. مثلاً بتوانید نمودارهای خطی، هیستوگرام، scatter plot و boxplot بسازید.
  - پانداس (Pandas): باید بتوانید داده‌ها را بخوانید (`read_csv`)، تمیز کنید (حذف مقادیر NaN، تغییر نوع داده)، و عملیات ساده مانند فیلتر کردن و گروه‌بندی انجام دهید.
  - نیاز به تخصص عمیق؟ خیر. برای اکثر پروژه‌های ابتدایی و حتی بعضی مدل‌های متوسط، همین سطح کفایت می‌کند.

---

۲. برای سطح پیشرفته‌تر یا صنعتی:
  - طتحلیل اکتشافی داده (EDA): اگر می‌خواهید داده‌کاوی حرفه‌ای انجام دهید یا در تیم‌های داده کار کنید، باید بتوانید بصری‌سازی‌های پیچیده‌تر و گزارش‌های تحلیلی ایجاد کنید.
  - بهینه‌سازی و تنظیم مدل: گاهی با بصری‌سازی می‌توانید رفتار مدل (مثل خطای آموزش/ارزیابی) را بهتر تحلیل کنید.
  - ارتباط نتایج: اگر نیاز به ارائه‌ی نتایج به افراد غیرفنی دارید (مثل مدیران)، داشتن نمودارهای حرفه‌ای بسیار کمک‌کننده است.

---

۳. اگر فقط می‌خواهید مدل بسازید (مثلاً با scikit-learn یا TensorFlow):
  - می‌توانید از کدهای ازپیش‌ساخته‌شده برای بصری‌سازی استفاده کنید (مثلاً کتابخانه‌هایی مثل `yellowbrick` مخصوص ML).
  - حتی بعضی ابزارهای AutoML (مثل PyCaret) بسیاری از تحلیل‌ها را خودکار انجام می‌دهند.

---

جمع‌بندی:
- برای شروع: یادگیری مقدماتی Pandas و matplotlib/seaborn کافی است.  
- برای حرفه‌ای‌تر شدن: باید بتوانید داده‌ها را عمیق‌تر تحلیل و نتایج را به زیبایی نمایش دهید.  
- توصیه: اگر عجله دارید، روی مباحث مدل‌سازی تمرکز کنید، اما به‌مرور مهارت‌های بصری‌سازی را تقویت کنید.