プログラミングの基礎がある程度身についてから機械学習に進むかどうかは、正直なところ個人の適性と目標次第だと感じています。

私自身の経験では、Pythonの基本的な文法や制御フロー、ライブラリの使い方を3ヶ月ほど学んだ後に機械学習の入門書に手を出しました。その時点ではデータ構造やアルゴリズムの深い理解がなかったのですが、scikit-learnなどの高レベルライブラリを使う分には、むしろ実際に動かしながら学ぶ方が頭に入ってきた気がします。逆に、数学的な基礎がないまま進めると「なぜこの処理が必要なのか」という疑問が次々と湧いて、調べるのに時間がかかることもありました。

その後、統計学と線形代数をもう一度学び直した時、それまでモヤモヤしていた部分がクリアになった経験があります。だから「プログラミング完璧にしてから」という順序にはこだわらずとも、機械学習に興味があれば触ってみるのは悪くないと考えています。ただし、ある程度は「何をしているのかわからないまま進める」という状況を許容できるメンタルが必要かもしれません。

結局のところ、自分が何を作りたいのか、どの分野に進みたいのかで最適な学習順序は変わってくると思います。