Python – один из самых востребованных и распространенных языков программирования. Использующим его в работе специалистам необходимо постоянно следовать за новыми ресурсами и разбираться в последних обновлениях. В очередном обзоре мы предлагаем читателям свежую подборку сайтов, книг, курсов и видеолекций для углубленного изучения Python.
Сайты
DataCamp
Сайт для изучения Python в интерактивной форме для новичков и опытных пользователей, которые хотят получить навыки программирования в области Data Manipulation, Image Processing, Marketing Analytics, Data Visualization, Machine Learning, Deep Learning, Deep Learning for NLP и т.д.
CheckiO
Игры для начинающих и продвинутых программистов: решая задачи, вы сможете улучшить навыки кодирования на Python и TypeScript.
HackInScience
Интерактивная платформа упражнений на Python: тренируйтесь на сложных задачах и получайте от бота коррекции мгновенную обратную связь с подробной информацией об ошибках и альтернативных способах решения.
Finxter | Learn Python in Your Coffee Break
Сайт, посвященный изучению Python небольшими фрагментами размером в байт, которые вы можете легко усвоить во время перерыва на кофе.
Talk Python To Me Podcast
Подкаст для разработчиков на Python.
NBShare
Сайт, где вы можете поделиться своими Python notebooks или найти примеры кода на различные темы.
PythonAnywhere
Все последние обновления от команды PythonAnywhere – платформы, которая позволяет программировать на Python в облаке.
Zerynth Python for Microcontrollers, IoT and Embedded Solutions
Zerynth предоставляет инструменты и сервисы Python для разработки встроенных приложений и устройств IoT.
Compucademy
Изучение программирование на Python и информатики с помощью статей с примерами кода и подробными комментариями.
Сообщества
Python Developers Community
Сообщество в Linkedin для профессиональных разработчиков и пользователей Python, цель которого – расширение сети контактов и обмен идеями.
Python Education
Сабреддит для публикации вопросов и советов о вашем коде Python.
Python Forum
Форум Python Community.
Python
Сообщество Reddit о новостях Python: множество ресурсов и советов для новичков и опытных пользователей.
Stack Overflow
Платформа для обмена идеями и решения связанных с кодом проблем.
freeСodeСamp
Форум образовательной платформы для обсуждения и обмена идеями.
The PyCharm Blog
Блог для пользователей PyCharm and Django и не только. Множество полезных советов и тьюториалов: от визуализации данных до установки виртуальной среды.
Practical Business Python
Блог об эффективном использовании Python в бизнесе.
Real Python Tutorials
Обучение программированию на Python с помощью практических примеров.
Medium | python4you
Публикации о различных аспектах работы на Python, советы и рекомендации, а также примеры с кодом.
Planet SciPy
Блог об использовании Python от SciPy.
Coding is Fun
Блог о Python для финансов, программирования и веб-разработки.
Open Source Automation
Научитесь автоматизировать повседневные задачи, используя инструменты с открытым исходным кодом на Python.
Using Python Power
Блог посвящен программированию на Python.
The PyCon blog
Это блог компании PyCon US, на котором представлены материалы со всех конференций по Python.
The Glowing Python
Коллекция постов о научных вычислениях и визуализации данных на Python.
Курсы
Курсы на русском:
- «Python-разработчик PRO» от GeekBrains
- «Программирование на Python» от Института биоинформатики на Stepik
- «Программирование на Python Specialization» от МИРТ и Mail.Ru Group на Coursera
- «Математика и Python для анализа данных» от МИРТ и Яндекс на Coursera
- «Fullstack-разработчик на Python» от SkillFactory
- «Адаптивный тренажёр Python» от Stepik
- «Как стать Python-разработчиком» от Яндекс
- «Использование языка Python для доступа к веб-данным» от Мичиганского университета на Coursera
- «Машинное обучение с использованием Python» от MIT на Coursera
Курсы на английском:
- Apply Natural Language Processing with Python от Codecademy
- Build Deep Learning Models with TensorFlow от Codecademy
- Complete Python Developer in 2021: Zero to Mastery от Udemy
- Complete Python Masterclass от Udemy
- The Python Bible | Everything You Need to Program in Python от Udemy
- Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp от Udemy
- Python for Everybody Specialization от Мичиганского университета
- Developing Scalable Apps in Python от Google
- Build Python Web Apps with Flask от Codecademy
- Advance Your Skills in Python от Linkedin
- Applied Data Science with Python Specialization от Мичиганского университета
- Using Python for Research от Гарвардского университета
- Python Course: Python Fundamentals for Data Science от DataQuest
- Build a Machine Learning Model with Python от Codecademy
Книги
Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение от Дж. Вандер Плас
Подробное руководство по вычислительным и статистическим методам Python для Data Science. Подойдет для специалистов с опытом программирования, желающих освоить продвинутые возможности Python для машинного обучения.
Разработка веб-приложений с использованием Flask на языке Python от Мигель Гринберг
Пошаговое руководство с примерами создания законченного приложения на Flask, описанием основных функциональных возможностей фреймворка и дополнительных веб-технологий.
Глубокое обучение на Python от Франсуа Шолле
Книга подойдет желающим погрузиться в тему глубокого обучения на Python. Франсуа Шолле, один из создателей Keras, подробно объясняет как устроены высокоуровневые оболочки для работы с нейросетевыми фреймворками.
Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными от Андреас Мюллер и Сара Гвидо
Руководство для специалистов машинного обучения, которые хотят использовать Python на практике. В книгу включены все этапы создания успешного проекта в сфере ML и практические аспекты применения алгоритмов машинного обучения.
Элегантный SciPy от Хуан Нуньес-Иглесиас и Штефан Ван дер Уолт
Книга с примерами использования научных данных и способами решения практических задач с использованием SciPy, NumPy, pandas, scikit-image и других библиотек Python.
Программирование компьютерного зрения на Python от Ян Эрик Солем
Книга подойдет людям, которые хотят разобраться в основах теории и способах реализации алгоритмов компьютерного зрения на Python. Благодаря наглядным примерам вы узнаете о методах распознавания объектов, трехмерной реконструкции, обработке стереоизображений, дополненной реальности и других приложениях компьютерного зрения.
Robust Python от Patrick Viafore
В этой книге Патрик Виафор показывает, как получить максимум от использования Python. Рассматриваются такие пользовательские типы, как классы и перечисления, а также система подсказок типа Python. Вы узнаете, как использовать комплексную стратегию тестирования для обеспечения безопасности. Книга также включает множество советов и методов написания более чистого и удобного кода.
Fluent Python, 2nd Edition от Luciano Ramalho
Из обновленного издания популярного практического руководства вы узнаете, как писать эффективный современный код на Python 3. Второе издание охватывает и специальные методы, вроде ключей к согласованному поведению объектов Python, структуры данных и многое другое.
Python Workout от Reuven Lerner
Python Workout – это сборник 50 упражнений, которые фокусируются на ключевых функциях Python 3. В нем опытный тренер Рувен Лернер проведет читателей через серию небольших проектов, закрепляя на практике необходимые для решения повседневных задач навыки. В книгу включены подробные объяснения каждой техники и решения каждого упражнения в сопроводительных видеороликах.
Learn More Python 3 the Hard Way: The Next Step for New Python Programmers от Zed Shaw
С помощью этой книги вы сможете выйти далеко за рамки основ Python. Вы научитесь разрабатывать решения на основе анализа и реализовывать их как можно проще и элегантнее.
Python Tricks: A Buffet of Awesome Python Features от Dan Bader
Книга иллюстрирует малоизвестные функции Python и лучшие практики программирования на этом языке. В каждом из 43 подразделов представлена называемая трюком концепция с обсуждением и примерами кода, подробно иллюстрирующими ее использование на практике.
Видеолекции
Объектно ориентированное программирование в Python за 10 минут!
Основы асинхронности в Python #1: Введение
Продвинутые инструменты разработчика Python
Advanced Python Tutorial | Learn Advanced Python Concepts | Python Programming Training | Edureka
Function arguments in detail – Advanced Python 18 – Programming Tutorial
10 Python Tips and Tricks For Writing Better Code
How to become an expert in python programming
Advanced Python Programming – String Manipulation and Functions
Build A Python GUI App Tutorial
Expert Python Tutorial #1 – Overview of Python & How it Works
Хочу научиться программировать на Python. Какие есть варианты?
Первый вариант — это путь самоучки, подразумевающий самостоятельный поиск информации и ее систематизацию. Единственное преимущество этого пути — стоимость: найти видео на Ютубе и скачать учебник сейчас ничего не стоит. И примеров перехода самоучек из условных химиков, филологов или продавцов в программисты накопилось достаточно. Но мы ничего не знаем о тех, кто бросил дело, потому что не справились с банальными вещами на старте или пропал энтузиазм на полпути, или мало ли что.
Если есть самодисциплина и вы уверены, что дойдете до конца, то флаг вам в руки и наша статья 🐍 Дорожная карта Python-разработчика, в которой расписано, что и в каком порядке изучать самостоятельно.
Как научиться программировать на Python максимально быстро и качественно?
В условиях повышенной конкуренции среди джунов, пойти учиться на курсы с преподавателями — самый прагматичный вариант, который позволит быстро и качественно освоить базовые навыки программирования и положить 5 проектов в портфолио. Преподаватель прокомментирует домашние задания, поделится полезными советами, когда надо подбодрит или даст «волшебного» пинка.
На курсе «Основы программирования на Python» с преподавателем вы научитесь:
- работать в двух интегрированных средах разработки — PyCharm и Jupyter Notebook;
- парсить веб-страницы;
- создавать ботов для Telegram и Instagram;
- работать с данными для различных материалов и дальнейшего анализа;
- тестировать код.
Плюс положите 5 проектов в портфолио.
Комментарии