Я периодически смотрю разные курсы по DS, в целом, и ML, в частности, и заметил вот какую штуку. Часто все они начинаются с Питона и в каком-нибудь гугл-коллабе или анаконде преподаватели показывают некоторые возможности языка. Для тех, кто Питоном не сталкивался - демонстрация возможностей языка почти никак не продвинет в программировании, а если сталкивался, то такой модуль по питону - просто бессмысленная трата времени. Не знаю, почему все как под копирку используют этот, на мой взгляд, крайне неэффективный подход?
Если вы на околонулевом уровне знания Python, то лучше пройти специализированные курсы, а не по верхам попытаться что-то хватать в курсах по DS, ML, NN и т.п. В частности, я проходил и однозначно могу рекомендовать вот эти (повторюсь, это для "околонулевого уровня" знания питона):
1. "Поколение Python": курс для начинающих (https://stepik.org/course/58852/syllabus). Очень хороший курс с большим количеством практики и постепенным погружением в язык.
2. Курс на Stepik "Программирование на Python" от Института Биоинформатики. Неплохой вводный курс, но некоторые задачки заставляли мозги плавиться (https://stepik.org/course/67/syllabus)
3. Курс на Stepik "Python: основы и применение". Это продолжение курса от Института Биоинформатики. Разбираются более сложные темы. Задачи реально заставляют напрягаться. Заодно и обходы деревьев изучите :) (https://stepik.org/course/512/syllabus)
4. Курс на Stepik "Введение в Python. Практикум". Чисто практический курс. Задачи без теории. В курсе очень полезно читать комментарии к задачам от других студентов, а также изучать другие решения (https://stepik.org/course/56391/syllabus)
5. Курс на Stepik "Python для решения практических задач". Неплохой курс с задачами, приближенными к боевым (https://stepik.org/course/4519/syllabus)
6. Курс на Stepik "Практикум по математике и Python". Курс хорош тем, что в нем немного разбираются популярные библиотеки, необходимые в аналитике данных и машинном обучении (https://stepik.org/course/3356/syllabus)
Если вы на околонулевом уровне знания Python, то лучше пройти специализированные курсы, а не по верхам попытаться что-то хватать в курсах по DS, ML, NN и т.п. В частности, я проходил и однозначно могу рекомендовать вот эти (повторюсь, это для "околонулевого уровня" знания питона):
1. "Поколение Python": курс для начинающих (https://stepik.org/course/58852/syllabus). Очень хороший курс с большим количеством практики и постепенным погружением в язык.
2. Курс на Stepik "Программирование на Python" от Института Биоинформатики. Неплохой вводный курс, но некоторые задачки заставляли мозги плавиться (https://stepik.org/course/67/syllabus)
3. Курс на Stepik "Python: основы и применение". Это продолжение курса от Института Биоинформатики. Разбираются более сложные темы. Задачи реально заставляют напрягаться. Заодно и обходы деревьев изучите :) (https://stepik.org/course/512/syllabus)
4. Курс на Stepik "Введение в Python. Практикум". Чисто практический курс. Задачи без теории. В курсе очень полезно читать комментарии к задачам от других студентов, а также изучать другие решения (https://stepik.org/course/56391/syllabus)
5. Курс на Stepik "Python для решения практических задач". Неплохой курс с задачами, приближенными к боевым (https://stepik.org/course/4519/syllabus)
6. Курс на Stepik "Практикум по математике и Python". Курс хорош тем, что в нем немного разбираются популярные библиотеки, необходимые в аналитике данных и машинном обучении (https://stepik.org/course/3356/syllabus)