Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Небольшая книга про Anti-Patterns и плохие практики
Список актуальных учебных материалов для обучения студентов.
Есть как полные курсы, так и отдельные уроки.
Все программисты делают ошибки, даже опытный программист Майк Пирната (Mike Pirnat),который занимается Python течение 15+ лет. Некоторые ошибки - простые и глупые, а некоторые слишком сложные и дорогие для исправление. Эта книга расскажет его наиболее запоминающиие ляпы.
Это Cookbook для погружения в вероятностное программирование на Python
Python Playground представляет собой сборник задач, проектов, которые будут вдохновлять вас использовать Python, чтобы создавать музыку, имитацию реальных явлений, а также взаимодействовать с аппаратным вроде Arduino и Raspberry Pi. Вы узнаете, как использовать общеизвестные библиотеки, такие как NumPy, Matplotlib и Pygame
В первой части описывается использование Jupyter для создания pip'ов и отчетов.
По ссылке вы найдете хороший мануал по модификации TKinter программ. На примере редактора IDLE вы узнаете как добавить в текстовый редактор вкладки, как модифицировать README и др.
По этой ссылке вы найдете большой документ об фреймворке для распределенного "глубого обучения". Затронуты вопросы тестирования Deep Neural Network (DNN), big data, и машинное обучение
Репозиторий содержит несколько notebook, которые расскажут как начать программировать на Python для целей статистики.
Шабанов Павел написал замечательный электронный учебник "Научная графика в Python".
Учебник состоит из 13 глав, объединённых в 3 части.
Книга Bayesian Data Analysis ведет повествование про использование Python для анализа данных. А в данном репозитории вы найдете код из этой книги