🐍 Где изучать Python в 2023 году: 75 ресурсов для начинающих

Ресурсы отобраны по четырем направлениям:

1. Курсы по Питону для начинающих.
2. Машинное обучение.
3. Веб-разработка.
4. Тестирование.

Курсы по Питону для начинающих

Программирование на Python (Stepik, 28 уроков) – познакомитесь с базовыми понятиями языка Python: как установить Python на компьютер, операции с числами, типы данных и условные операторы if, else, elif.

«Поколение Python»: курс для начинающих (Stepik, 63 урока) – модули курса включают в себя: ввод-вывод данных, типы данных, условные операторы, циклы for и while и работу над мини-проектом. Курс стал победителем Stepik Awards 2020 в номинации «Лучший бесплатный онлайн-курс, размещенный на платформе Stepik».

Основы программирования на языке Python в примерах и задачах (Stepik, 13 уроков) – курс ориентирован на практику; даются минимальные теоретические аспекты программирования для решения задач. В научно-популярной форме объясняется суть каждой задачи.

Python: основы и применение (Stepik, 19 уроков) – курс для тех, кто уже знаком с базой. Научитесь писать функции, работать с модулями, файловой системой, лямбда-функциями и примените полученные знания для анализа текста.

Инди-курс программирования на Python (Stepik, 90 уроков) – материал излагается доступнейшим образом; имеются как видеоуроки, так и текстовый -вариант; интересные задачи.

Python-разработчика (Stepik, 25 уроков) – Курс для освоения самых азов языка Python с уклоном в Backend разработку. Курс – первая из двух частей, которая дает необходимый базис и фундамент для того, чтобы подготовиться к изучению промышленных веб-фреймворков, таких как Django, Flask и Fast-API.

Python для ЕГЭ (Stepik, 82 урока) – в данном курсе рассмотрен язык Python, но только в рамках ЕГЭ по информатике.

Python-разработчик (Stepik, 23 урока) – курс для будущих Python-разработчиков. Начинающие смогут изучить язык с самых азов, а продолжающие отточить свои навыки на наших классных задачах.

Алгоритмы на Python (YouTube, 28 лекций) – Тимофей Хирьянов доступно и увлекательно объясняет алгоритмы. Также есть практические задания.

CUBEWarts – Python (Stepik, 17 уроков) – этот курс про то, что Python – это совсем не страшно, и что язык программирования в современном мире такой же важный инструмент, как Excel или PowerPoint. Цель курса: сформировать у учащихся комплекс компетенций, в области алгоритмизации и программирования на языке Python.

Python. Быстрый старт (Stepik, 18 уроков) – курс познакомит вас с базовыми понятиями и основами языка программирования Python. Вы узнаете о различных типах данных и как с ними работать, разберете что такое циклы и условные конструкции, освоите написание собственных функций и научитесь обрабатывать ошибки, которые могут возникать в работе ваших приложений.

🐍 Самоучитель по Python для начинающих от «Библиотеки программиста»

25 уроков и 230 задач для закрепления материала.

1. Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
2. Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
3. Типы данных: преобразование и базовые операции
4. Методы работы со строками
5. Методы работы со списками и списковыми включениями
6. Методы работы со словарями и генераторами словарей
7. Методы работы с кортежами
8. Методы работы со множествами
9. Особенности цикла for
10. Условный цикл while
11. Функции с позиционными и именованными аргументами
12. Анонимные функции
13. Рекурсивные функции
14. Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
15. Методы работы с файлами и файловой системой
16. Регулярные выражения
17. Основы скрапинга и парсинга
18. Основы ООП: инкапсуляция и наследование
19. Основы ООП: абстракция и полиморфизм
20. Графический интерфейс на Tkinter
21. Основы разработки игр на Pygame
22. Основы работы с SQLite
23. Основы веб-разработки на Flask
24. Основы работы с NumPy
25. Основы анализа данных с Pandas

Дополнительные курсы

Основы Git (Stepik, 22 урока) – курс по Git в формате практикума.

Основы Linux (Stepik, 34 урока) – курс основан на книге «Фундаментальные основы Linux» и рекомендован для начинающих сисадминов.

Введение в Linux (Stepik, 23 урока) – познакомитесь с ОС Linux и основами ее использования.

Интерактивные курсы и онлайн-тренажеры

Адаптивный тренажер Python (Stepik, 53 урока) – десятки задач разных уровней сложности.

Питонтьютор – интерактивный учебник по основам программирования на Питоне. Больше сотни интересных задач.

Code Basics (71 урок) – всеобъемлющий курс по Питону для начинающих.

Телеграм-каналы

Python Books – книги по программированию в формате PDF.

Python Academy – лайфхаки по Питону.

Сообщество Python Программистов (5 тыс. участников) – чат по Питону.

Сообщество разработчиков на Python (1.5 тыс. участников) – чат.

Python (14 тыс. участников) – питоний чат.

Python (3.5 тыс. подписчиков) – еще один чат.

PythonNoobs – канал для новичков.

Машинное обучение

Введение в Data Science и машинное обучение (Stepik, 30 уроков) – подробно разбирают теорию и учат работать с библиотеками pandas и numpy.

Машинное обучение (Stepik, 73 урока) – узнаете как обрабатывать данные и поймете как строить модели машинного обучения.

Быстрый старт в искусственный интеллект (Stepik, 23 урока) – разбирают четыре модуля: машинное обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка, математические идеи в анализе данных и искусственном интеллекте.

Что такое машинное обучение. Экспресс-курс (Stepik, 37 уроков) – после изучения этого курса вы сможете понять сами и объяснить друзьям, как работают технологии машинного обучения! Вас ждут короткие видеолекции о том, что такое машинное обучение, понятные примеры из жизни и тестовые вопросы на закрепление новых знаний.

Нейронные сети (Stepik, 24 урока) – объясняют алгоритмы, лежащие в основе нейронных сетей и их практическое применение.

Нейронные сети и компьютерное зрение (Stepik, 37 уроков) – сделаете первые шаги в области компьютерного зрения с методами машинного обучения. Этот курс получил премию «Stepik Awards 2019».

Анализ данных (Введение в Python и обработку таблиц) (Stepik, 25 уроков) – просто, доступно и с чувством юмора рассказывают как анализировать данные на языке Python и применять машинное обучение для поиска закономерностей в массивах данных.

Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу (Stepik, 17 уроков) – буткемп проводится командой онлайн-магистратуры «Машинное обучение и высоконагруженные системы» факультета компьютерных наук Высшей школы экономики и знакомит с основами разведочного анализа данных.

Машинное обучение от ВШЭ (YouTube, 61 видео) – курс по машинному обучению для бакалавров НИУ ВШЭ.

Машинное обучение (YouTube, 22 видео) – курс от школы анализа данных Яндекса.

Курс «Машинное обучение ФКН ВШЭ (YouTube, 16 видео) – курс посвящён изучению основных методов машинного обучения. Блок 1: обучение с учителем. Изучаются линейные модели и методы градиентного обучения, решающие деревья, композиции моделей (случайный лес, градиентный бустинг и его имплементации), приложения в рекомендательных системах. Блок 2: обучение без учителя. Изучаются методы кластеризации, визуализации, понижения размерности.

Introduction to Statistics (Coursera, 84 видео, англ.) – вы приобретете базовые навыки, которые подготовят вас к изучению более сложных тем в области статистики и машинного обучения.

Seeing Theory (англ.) – курс по теории вероятностей и математической статистике с наглядными иллюстрациями.

Курсы от Kaggle (англ.) – Intermediate Machine Learning (7 уроков), Machine Learning Explainability (5 уроков), Feature Engineering (6 уроков).

Хочу быстро освоить базовые концепции ML. Какой курс порекомендуете?

Proglib Academy запустила курс «Базовые модели ML и приложения» для начинающих. Обучение проходит в формате видеолекций и текстовых конспектов. Все лекции и дополнительные материалы доступны на образовательной платформе и остаются у вас после окончания курса.

На курсе вы:

🔹познакомитесь с основными моделями машинного обучения;

🔹научитесь выбирать и применять подходящие tree-based модели;

🔹получите основу для дальнейшего изучения более сложных нейтронных сетей.

Кому будет полезен курс?

Начинающим в IT. Тем, кто выбирает направление и хочет попробовать себя в ML.

Математикам. Увлекаетесь математикой и хотите перейти от теории к практике, а также научиться решать реальные бизнес-задачи.

Разработчикам. Уже есть опыт в программировании, но хотите применить свои знания в новой области.

Дополнительные курсы

Практикум по математике и Python (Stepik, 53 урока) – практикум для начинающих осваивать Python с наборами дополнительных задач и материалов для углублённого и более детального изучения программирования и математики. Подходит для отработки навыков при обучении анализу данных.

Основы статистики (Stepik, 29 уроков) – курс знакомит слушателей с основными понятиями и методами математической статистики. В течение трех недель вы рассмотрите наиболее широко используемые статистические методы и принципы, стоящие за ними. Полученных знаний будет достаточно для решения широкого круга задач, возникающих в рамках исследовательской работы.

Телеграм-каналы

gonzo-обзоры ML статей – обзоры статей по машинному обучению.

NeuroHive – Нейронные сети – канал про нейронные сети и новейшие методы в машинном обучении.

addmeto – новости из мира искусственного интеллекта и машинного обучения.

Machinelearning – актуальная информация из мира ML, нейронных сетей.

Клуб CDO (2.3 тыс. участников) – сообщество профессионалов в области работы с данными и искуственным интеллектом.

Data Science by ODS.ai (50 тыс. участников, англ.) – освещает все технические и популярные темы, связанные с Data Science: AI, Big Data, Machine Learning, статистика, математика.

Data Science Chat (6 тыс. участников) – чат о Data Science.

Нейронные сети (AI Community) (2.2 тыс. участников.) – чат про нейронные сети.

AI / Big Data / Machine Learning (5 тыс. участников) – чат про Data Science, Big Data, AI, ML.

Веб-разработка

🐍🚀 Пишем гибридное приложение для хранения заметок на Django, Django Ninja REST Framework и Alpine.js

🐍Как сделать сайт на Python за 5 минут с помощью SSG-генератора Pelican

🐍🚀 Django с нуля. Пишем многопользовательский блог для клуба любителей задач Python. Часть 1, 2, 3.

🐍🚀 Создаем рекрутинговый портал на Django. Часть 1, 2, 3.

🐍🥤 Flask за час. Создаем адаптивный сайт для GitHub Pages. Часть 1, 2.

🐍📚 Создаем аналог LiveLib.ru на Flask. Основы работы с SQLAlchemy. Часть 1, 2.

Создание мини-блога на Django 4 (YouTube, 7 роликов) – узнаете, что это за фреймворк и создадите мини-блог.

Проект Django 4 E-Commerce для начинающих с нуля (YouTube, 21 видео) – создадите E-commerce проект за 7.5 часов.

Телеграм-каналы

Python/ django – публикуют ссылки на обучающие статьи.

Django (800 участников) – чат по Джанго.

Python Flask (1.5 тыс. участников) – чат по Flask.

Тестирование

Автоматизация тестирования с помощью Selenium и Python (Stepik, 26 уроков) – научитесь писать автотесты, использовать тестовые фреймворки и работать с git и GitHub.

Unit тесты в Python. Тестирование кода (YouTube, 1800 лайков) – протестируете код вдоль и поперек.

Тесты в Python: легкий старт (YouTube) – пошаговая инструкция на примерах: чем тестировать, что тестировать, как тестировать.

Телеграм-каналы

Библиотека тестировщика (6.6 тыс. участников) – полезные материалы по всему, что может быть интересно тестировщику.