awesome-python-learning
Python Learning Library
https://github.com/skupriienko/awesome-python-learning
Last synced: about 2 hours ago
JSON representation
-
**Programming (learning)**
-
**Developer\'s Tools**
- [vinta/awesome-python: A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources
- [ucg8j/awesome-dash: A curated list of awesome Dash (plotly) resources
- [Numba: A High Performance Python Compiler
- [Awesome Python \| LibHunt
- [Wolfram\|Alpha: Computational Intelligence
- [Prisma - Database tools for modern application development
- [A successful Git branching model » nvie.com
- [Untitled Diagram - diagrams.net
- [CodePen: Build, Test, and Discover Front-end Code.
- [\| fastai
- [WebAssembly
- [CRAN - Package rattle
- [Laravel Nova - Beautifully-designed administration panel for Laravel
- [Getting started with Django \| Django
- [W3Schools Online Web Tutorials
- [Welcome to SymPy's documentation! --- SymPy 1.5.1 documentation
- [keyboard-shortcuts-windows.pdf
- [Dataset Search
- [Yii PHP Framework
- [GuiProgramming - Python Wiki
- [SciPy --- SciPy v1.4.1 Reference Guide
- [An Intro to Git and GitHub for Beginners (Tutorial)
- [Choosing the right estimator --- scikit-learn 0.22.2 documentation
- [NoSQL Databases List by Hosting Data - Updated 2020
- [Catalog of Patterns of Enterprise Application Architecture
- [Popper - Tooltip & Popover Positioning Engine
- [Data: Querying, Analyzing and Downloading: The GDELT Project
- [Build and run a Python app in a container
- [Wolfram Client Library for Python --- Wolfram Client Library for Python 1.1.0 documentation
- [Qt Designer Download for Windows and Mac
- [Which movie should I watch? - Nishant Sahoo - Medium
- [Datasets for Data Mining and Data Science
- [Introducing GitFlow
- [Web technology for developers \| MDN
- [Numpy and Scipy Documentation --- Numpy and Scipy documentation
- [Speeding up your Algorithms Part 4--- Dask - Towards Data Science
- [sindresorhus/awesome: 😎 Awesome lists about all kinds of interesting topics
- [facebook/create-react-app: Set up a modern web app by running one command.
- [gto76/python-cheatsheet: Comprehensive Python Cheatsheet
- [interpretml/interpret: Fit interpretable machine learning models. Explain blackbox machine learning.
- [umdjs/umd: UMD (Universal Module Definition) patterns for JavaScript modules that work everywhere.
- [pallets/werkzeug: The comprehensive WSGI web application library.
- [vaexio/vaex: Out-of-Core DataFrames for Python, ML, visualize and explore big tabular data at a billion rows per second 🚀
- [streamlit/streamlit: Streamlit --- The fastest way to build custom ML tools
- [tqdm/tqdm: A Fast, Extensible Progress Bar for Python and CLI
- [facebookresearch/faiss: A library for efficient similarity search and clustering of dense vectors.
- [benfred/py-spy: Sampling profiler for Python programs
- [facebookresearch/DrQA: Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions
- [facebookresearch/pytext: A natural language modeling framework based on PyTorch
- [facebookresearch/nevergrad: A Python toolbox for performing gradient-free optimization
- [jazzband/pip-tools: A set of tools to keep your pinned Python dependencies fresh.
- [marcotcr/lime: Lime: Explaining the predictions of any machine learning classifier
- [emmetio/emmet-atom: Emmet support for Atom
- [facebookresearch/detectron2: Detectron2 is FAIR\'s next-generation platform for object detection and segmentation.
- [ageitgey/face\_recognition: The world\'s simplest facial recognition api for Python and the command line
- [jaybaird/python-bloomfilter: Scalable Bloom Filter implemented in Python
- [nicolaskruchten/pivottable: Open-source Javascript Pivot Table (aka Pivot Grid, Pivot Chart, Cross-Tab) implementation with drag\'n\'drop.
- [great-expectations/great\_expectations: Always know what to expect from your data.
- [jiffyclub/snakeviz: An in-browser Python profile viewer
- [ekzhu/datasketch: MinHash, LSH, LSH Forest, Weighted MinHash, HyperLogLog, HyperLogLog++, LSH Ensemble
- [facebookresearch/LAMA: LAnguage Model Analysis
- [facebookresearch/VideoPose3D: Efficient 3D human pose estimation in video using 2D keypoint trajectories
- [facebookresearch/vizseq: An Analysis Toolkit for Natural Language Generation (Translation, Captioning, Summarization, etc.)
- [Superbird11/ranges: Continuous Range, RangeSet, and RangeDict data structures for Python
- [eyaltrabelsi/pandas-log: The goal of pandas-log is to provide feedback about basic pandas operations. It provides simple wrapper functions for the most common functions that add additional logs
- [facebookresearch/fastMRI: A large-scale dataset of both raw MRI measurements and clinical MRI images
- [facebookresearch/pytorch\_GAN\_zoo: A mix of GAN implementations including progressive growing
- [Quickstart tutorial --- NumPy v1.19.dev0 Manual
- [Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke
- [ARCore - Google Developers
- [Welcome to pyjanitor's documentation! --- pyjanitor documentation
- [SciPy.org --- SciPy.org
- [RaRe-Technologies/bounter: Efficient Counter that uses a limited (bounded) amount of memory regardless of data size.
- [shaypal5/cachier: Persistent, stale-free, local and cross-machine caching for Python functions.
- [vstinner/pyperf: Toolkit to run Python benchmarks
- [Zsailer/pandas\_flavor: The easy way to write your own flavor of Pandas
- [Website Style Guide Resources
- [colorama · PyPI
- [NLTK Data
- [Django на русском
- [Over 150 of the Best Machine Learning, NLP, and Python Tutorials I've Found
- [github/hub: A command-line tool that makes git easier to use with GitHub.
- [(Tutorial) Web Scraping With Python: Beautiful Soup - DataCamp
- [10 Best CSS Frameworks For Frontend Developers in 2020 - GeeksforGeeks
- [10 лучших материалов для изучения Django
- [20 short tutorials all data scientists should read (and practice) - Data Science Central
- [7 Steps to Mastering Machine Learning With Python
- [A Beginner's Introduction to Python Web Frameworks : Python
- [Algorithms - Algorithmia
- [All Tools --- PyViz 0.0.1 documentation
- [Apache против Nginx: практические соображения
- [Are you still using Pandas for big data? - Towards Data Science
- [ArtVk & Bugtrack: Задачи по базам данных. Решение задач по SQL \[1\
- [awesome-vscode \| 🎨 A curated list of delightful VS Code packages and resources.
- [Azure Machine Learning SDK for Python - Azure Machine Learning Python \| Microsoft Docs
- [Batch convert images to PDF with Python by using Pillow or img2pdf \| Solarian Programmer
- [Better Code Hub
- [Big data sets available for free - Data Science Central
- [Build and deploy your first machine learning web app
- [Building A Blog Application With Django \| Django Central
- [Building a Microservice in Python - Sonu Sharma - Medium
- [Caffe \| Installation
- [CAL board - Agile board - Jira
- [Chapter 1. Getting to know Redis - Redis in Action
- [CLI Setup - NativeScript Docs
- [Cloud Shell
- [Codacy Onboarding
- [Codecov
- [Conda Cheat Sheet - Kapeli
- [Control Room \| Home \| Automation Anywhere
- [Coveralls - Test Coverage History & Statistics
- [create-graphql-server --- instantly scaffold a GraphQL server
- [Dash Bootstrap Components
- [Dash for Beginners - DataCamp
- [Dashboard : skromnitsky : PythonAnywhere
- [Dashboard · WakaTime
- [Dask + Numba for Efficient In-Memory Model Scoring - Capital One Tech - Medium
- [Data Science with Python: Intro to Data Visualization with Matplotlib
- [Django ORM. Добавим сахарку / Хабр
- [Django в примерах · GitBook (Legacy)
- [Django Руководство часть 11: Разворачивание сайта на сервере - Изучение веб-разработки \| MDN
- [Download · Bootstrap
- [Download All Free Textbooks from Springer using Python
- [Download jQuery \| jQuery
- [Download RequireJS
- [Erotemic/ubelt: A Python utility belt containing simple tools, a stdlib like feel, and extra batteries. Hashing, Caching, Timing, Progress, and more made easy!
- [Exploring your data with just 1 line of Python - Towards Data Science
- [facebookresearch/habitat-api: A modular high-level library to train embodied AI agents across a variety of tasks, environments, and simulators.
- [facebookresearch/visdom: A flexible tool for creating, organizing, and sharing visualizations of live, rich data. Supports Torch and Numpy.
- [Getting started --- Flexx 1.0 documentation
- [Getting started --- HiPlot 0.1.9.post2 documentation
- [Getting started --- pandas 1.0.3 documentation
- [Getting started --- SciPy.org
- [Getting started with PyMC3 --- PyMC3 3.8 documentation
- [Graphene-Python
- [GUI (графический интерфейс пользователя) \| Python 3 для начинающих и чайников
- [Hello, App Center
- [How to deploy ML models using Flask + Gunicorn + Nginx + Docker
- [How to Get a Job with Python - Towards Data Science
- [How to Install and Run Hadoop on Windows for Beginners - Data Science Central
- [How to Update All Python Packages \| ActiveState
- [Installation --- Kivy 1.11.1 documentation
- [Installation --- pyglet v1.5.0
- [Integrating Summernote WYSIWYG Editor in Django \| Django Central
- [Introducing Bamboolib --- a GUI for Pandas - Towards Data Science
- [ipinfo.io/json
- [ironmussa/Optimus at develop-3.0
- [japronto/1\_hello.md at master · squeaky-pl/japronto
- [Jetware - aise / tensorflow18\_keras21\_python36\_cpu\_notebook - 180509 appliance
- [JS Bin - Collaborative JavaScript Debugging
- [Keras Cheat Sheet: Neural Networks in Python - DataCamp
- [knockknock/README.md at master · huggingface/knockknock
- [localhost:54321/callback?code=b7e3a07c1695c5b58b6d
- [Machine Learning
- [main
- [MIT App Inventor 2
- [More Itertools --- more-itertools 8.2.0 documentation
- [mouradmourafiq/pandas-summary: An extension to pandas dataframes describe function.
- [Native mobile apps with Angular, Vue.js, TypeScript, JavaScript - NativeScript
- [NumPy в Python. Часть 1 / Хабр
- [Optimus/README.md at master · ironmussa/Optimus
- [Overview --- Matplotlib 3.2.1 documentation
- [Overview --- NumPy v1.19.dev0 Manual
- [PageSpeed Insights
- [Pivot Demo From Local CSV
- [PivotTable.js
- [Plotting Google Sheets data in Python with Folium - Towards Data Science
- [Plugin Status · WakaTime
- [Polymer Project
- [PostgreSQL : Документация : Компания Postgres Professional
- [Projects - Home
- [pydqc/README.md at master · SauceCat/pydqc
- [PyQt5 book with a foreword by the creator of PyQt
- [Pythia's Documentation --- Pythia 0.3 documentation
- [Python 3.8 documentation --- DevDocs
- [Python Frameworks Comparison: How to Choose the Best for Web Development
- [Python в три ручья: работаем с потоками (часть 1) \| GeekBrains - образовательный портал
- [pytorch3d/INSTALL.md at master · facebookresearch/pytorch3d
- [Quick Start \| GatsbyJS
- [Quick Start · gulp.js
- [Quickstart for Python/WSGI applications --- uWSGI 2.0 documentation
- [R Packages - RStudio
- [React -- JavaScript-бібліотека для створення користувацьких інтерфейсів
- [Roundup of Python NLP Libraries - NLP-FOR-HACKERS
- [samuelhwilliams/Eel: A little Python library for making simple Electron-like HTML/JS GUI apps
- [Settings \| Account · WakaTime
- [skromnitsky/My\_Projects
- [Speech Recognition - Speech to Text in Python using Google API, Wit.AI, IBM, CMUSphinx
- [Speed Up your Algorithms Part 2--- Numba - Towards Data Science
- [Stop Worrying and Create your Deep Learning Server in 30 minutes
- [The 30 Best Python Libraries and Packages for Beginners
- [The Basics of Data Visualisation with Python - Towards Data Science
- [The Big Bad NLP Database: Access Nearly 300 Datasets
- [The Coolest Data Science And Machine Learning Tool Companies Of The 2020 Big Data 100
- [The Most Underrated Python Packages - Towards Data Science
- [The Super Duper NLP Repo: 100 Ready-to-Run Colab Notebooks
- [Tkinter. Программирование GUI на Python. Курс
- [Top Python Libraries Used In Data Science - Towards Data Science
- [Travis CI
- [Travis CI - Test and Deploy with Confidence
- [Turn Python Scripts into Beautiful ML Tools - Towards Data Science
- [Tutorial --- ZODB documentation
- [Tutorial: Web Scraping in R with rvest -- Dataquest
- [Untitled Document - Creately
- [Usage · s0md3v/XSStrike Wiki
- [User\'s Guide --- Matplotlib 3.2.1 documentation
- [WAVE Report of Мої книги \| KUPRIENKO
- [What is Azure Machine Learning \| Microsoft Docs
- [Введение в потоки в Python - Еще один блог веб разработчика
- [Введение в создание веб-приложений на Python
- [Вступ · Django Girls Tutorial
- [Глава 1: Создание первого приложения · Django в примерах
- [Данные важнее, чем модели. Как выглядят эффективные процессы в Data Science \| DOU
- [Искусственная нейронная сеть с нуля на Python c библиотекой NumPy
- [Как написать цепляющую вакансию на ДОУ \| DOU
- [Как оформить профиль на GitHub так, чтобы он работал при поиске работы \| DOU
- [Как получить 100/100 в Google Page Speed Test Tool? --- SEO компания UAWEB
- [Как установить Django, Nginx и Gunicorn на виртуальный сервер
- [Краткое руководство по Dash --- Python веб-фреймворк для создания дэшбордов. Installation + Dash Layout / Хабр
- [Курс «Hacking PostgreSQL» : Компания Postgres Professional
- [Лучшие датасеты для машинного обучения и анализа данных
- [Мега-Учебник Flask, Часть 1: «Привет, Мир!» / Хабр
- [Многопоточность в Python
- [Многопоточность в Python. Библиотеки threading и multiprocessing.
- [Многопоточность на примерах - модуль threading
- [Настраиваем Django + virtualenv + nginx + gunicorn + PostgreSQL + memcached + letsencrypt на Ubuntu 16.04 \| Python 3 для начинающих и чайников
- [Настройка Django с Postgres, Nginx и Gunicorn в Ubuntu 18.04 \| DigitalOcean
- [Настройка веб-сервера для Django с nginx и uWSGI - Как стать программистом
- [Обработка естественного языка: с чего начать и что изучать дальше
- [Объектно-ориентированное Программирование в Python
- [Описания паттернов проектирования. Паттерны проектирования. Шаблоны проектирования на Design pattern ru
- [Перші кроки в NLP: розглядаємо Python-бібліотеку TensorFlow та нейронні мережі в реальному завданні \| DOU
- [Почему CSS Grid лучше, чем фреймворк Bootstrap?
- [Почему Python хорош для Data Science и разработки приложений
- [Предсказываем будущее с помощью библиотеки Facebook Prophet / Блог компании Open Data Science / Хабр
- [Примеры использования Python-библиотеки NumPy \| Записки программиста
- [Скринкаст по Git
- [Создаем простой калькулятор в PyQt5
- [Создание графического интерфейса на Python 3 с Tkinter \~ PythonRu
- [Учимся писать многопоточные и многопроцессные приложения на Python / Хабр
- [Фичи Django ORM, о которых вы не знали
- [Что такое NGINX. NGINX простыми словами
-
**MOOC and courses**
- [ossu/computer-science: Path to a free self-taught education in Computer Science!
- [Khan Academy \| Free Online Courses, Lessons & Practice
- [Practical Deep Learning for Coders, v3 \| fast.ai course v3
- [Scalable Microservices with Kubernetes
- [Learn SQL \| Codecademy
- [Introduction to GraphQL \| GraphQL
- [Машинное обучение \| Coursera
- [Video Lectures \| Structure and Interpretation of Computer Programs \| Electrical Engineering and Computer Science \| MIT OpenCourseWare
- [Intro to Deep Learning with PyTorch
- [Introduction to JavaScript \| Codecademy
- [Структуры и алгоритмы данных \| Coursera
- [Katacoda - Interactive Learning Platform for Software Engineers
- [Алгоритмы \| Coursera
- [Open Machine Learning Course mlcourse.ai • mlcourse.ai
- [Introduction to Data Science in Python \| Coursera
- [Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python \| Coursera
- [Applied Text Mining in Python \| Coursera
- [Applied Social Network Analysis in Python \| Coursera
- [Python Programming - YouTube
- [Прикладная наука о данных с Python \| Coursera
- [Глубокое обучение \| Coursera
- [Video Lectures \| Introduction to Algorithms (SMA 5503) \| Electrical Engineering and Computer Science \| MIT OpenCourseWare
- [Computer programming \| Computing \| Khan Academy
- [Learn \| freeCodeCamp.org
- [Full Stack Foundations
- [Designing RESTful APIs
- [Intro to Progressive Web Apps
- [Introduction to Machine Learning Course \| Udacity
- [Divide and Conquer, Sorting and Searching, and Randomized Algorithms \| Coursera
- [Graph Search, Shortest Paths, and Data Structures \| Coursera
- [Greedy Algorithms, Minimum Spanning Trees, and Dynamic Programming \| Coursera
- [Shortest Paths Revisited, NP-Complete Problems and What To Do About Them \| Coursera
- [Теория игр \| Coursera
- [Intro to Theoretical Computer Science
- [Intro to Algorithms \| Udacity
- [Stanford Engineering Everywhere \| CS229 - Machine Learning
- [Textbook \| Calculus Online Textbook \| MIT OpenCourseWare
- [Learn Data Visualization Tutorials \| Kaggle
- [Learn Intro to Machine Learning Tutorials \| Kaggle
- [Learn Intermediate Machine Learning Tutorials \| Kaggle
- [Learn Pandas Tutorials \| Kaggle
- [Learn Kubernetes using Interactive Browser-Based Labs \| Katacoda
- [Computer science \| Computing \| Khan Academy
- [6.006: Introduction to Algorithms - Massachusetts Institute of Technology
- [Современный учебник JavaScript
- [Scipy Lecture Notes --- Scipy lecture notes
- [Sequence Models \| Coursera
- [Introduction to Python Programming \| Udacity
- [Intro to Data Analysis \| Udacity
- [Скринкаст по Webpack
- [Probabilistic Graphical Models 1: Representation \| Coursera
- [Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization \| Coursera
- [Нейронные сети и глубокое обучение \| Coursera
- [Learn Python - Full Course for Beginners \[Tutorial\
- [Data Wrangling with MongoDB
- [Python Variables
- [SQL for Data Analysis \| Udacity
- [Learn Git Version Control using Interactive Browser-Based Labs \| Katacoda
- [Convolutional Neural Networks \| Coursera
- [Version Control with Git
- [Responsive Images
- [Web Tooling & Automation
- [Client-Server Communication
- [Learn How to Code \| Codecademy
- [Скринкаст по Angular
- [Введение в математическое мышление \| Coursera
- [Open Data Science (ODS.ai)
- [DataCamp
- [Machine Learning: Unsupervised Learning
- [Artificial Intelligence for Robotics \| Udacity
- [High Performance Computer Architecture
- [Introduction to Operating Systems
- [High Performance Computing
- [Introduction to Computer Vision
- [Intro to Data Structures and Algorithms
- [Knowledge-Based AI: Cognitive Systems
- [Website Performance Optimization
- [Introduction to Operating Systems - Udacity
- [Software Architecture & Design
- [Machine Learning
- [Computer Science 162 (Fall 2010) - Lecture 1 - YouTube
- [Computability, Complexity & Algorithms
- [Intro to Relational Databases
- [Intro to DevOps
- [\[UNИX\
- [11.1 - Regular Expressions - Мичиганский университет \| Coursera
- [200+ SQL Interview Questions and Answers for Developers \| Udemy
- [Advanced Operating Systems
- [AI For Everyone --- главная \| Coursera
- [Algorithmic Toolbox \| Coursera
- [Amazon Web Services Sign-In
- [An Introduction to Interactive Programming in Python (Part 1) - Rice University \| Coursera
- [An Introduction to Interactive Programming in Python (Part 1) --- главная \| Coursera
- [AP®︎ Computer Science Principles (AP®︎ CSP) \| Khan Academy
- [App Maker Academy \| LEARN
- [Applied Machine Learning in Python --- главная \| Coursera
- [Applied Machine Learning in Python \| Coursera
- [Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python \| Coursera
- [Applied Text Mining in Python \| Coursera
- [Artificial Intelligence
- [Basics of Software Architecture & Design Patterns in Java \| Udemy
- [Become a Python Developer
- [Become a Solution Architect: Architecture Course \| Udemy
- [Big Data Analytics in Healthcare
- [Bootcamp - Scrimba Tutorial
- [Bootstrap 4 Tutorial - Learn Bootstrap For Free \| Scrimba
- [Break Away: Programming And Coding Interviews \| Udemy
- [Caesar - CS50x
- [Chat with React - Scrimba Tutorial
- [Clean Code \| LEARN
- [Code Basics: основы программирования
- [Codecademy
- [Coding for Kids \| Tynker
- [Coding Interview Bootcamp Algorithms, Data Structures Course \| Udemy
- [Command Line Essentials: Git Bash for Windows \| Udemy
- [Computability, Complexity & Algorithms - Udacity
- [Continuous Integration and Continuous Delivery using Interactive Browser-Based Labs \| Katacoda
- [Continuous Integration with Jenkins \| LEARN
- [Course \| 15.071x \| edX
- [Course \| CS1301xII \| edX
- [Course Introduction: Neural Networks in JavaScript - Scrimba Tutorial
- [Course overview
- [Course Overview - Scrimba Tutorial
- [Courses \| edX
- [Courses \| LEARN
- [Crash Course on Python --- главная \| Coursera
- [CS 436: Distributed Computer Systems - Lecture 1 - YouTube
- [CSS - Scrimba Tutorial
- [Dashboard \| Khan Academy
- [Data Analysis and Visualization
- [Data Analysis Learning Path \| Springboard
- [Data Science A-Z™: Real-Life Data Science Exercises Included \| Udemy
- [Data Science Dream Job - YouTube
- [Data Science Interview Prep
- [Data Science Office Hours - YouTube
- [Data Science with R \| Pluralsight
- [Data Scientist Path: Interactive Python, SQL \| Dataquest
- [Data Structure - Part I \| Udemy
- [Data Structures and Performance \| Coursera
- [Data Structures Fundamentals
- [Data Visualization in Python --- DataCamp
- [Database Systems Concepts & Design
- [Datatypes & Typecasting - Scrimba Tutorial
- [DBA1 : Компания Postgres Professional
- [DBA2 : Компания Postgres Professional
- [Deep learning на пальцах!
- [Design of Computer Programs
- [Design of Computer Programs - Udacity
- [Developing AI Applications on Azure --- главная \| Coursera
- [Differential Equations in Action
- [DJANGO CHANNELS 2 Tutorial (V2) - Real Time - WebSockets - Async - YouTube
- [Docker Swarm Mode Playground \| Katacoda
- [DZone: Programming & DevOps news, tutorials & tools
- [Easy to Advanced Data Structures \| Udemy
- [Easy to Advanced Data Structures \| Udemy
- [Exercise files
- [Exercises on the Python Track \| Exercism
- [Explore - LeetCode
- [Free Clean Architecture Course: Patterns, Practices, and Principles for Beginners \| Pluralsight
- [Free Software Architect Course: Developer to Architect \| Pluralsight
- [Free SOLID Course: Principles of Object Oriented Design \| Pluralsight
- [Front Matter --- Alembic 1.4.2 documentation
- [Front-End Web UI Frameworks and Tools: Bootstrap 4 --- главная \| Coursera
- [Git Playground \| Katacoda
- [Git Started with GitHub \| Udemy
- [Graph Search, Shortest Paths, and Data Structures --- главная \| Coursera
- [Grok Learning
- [Grokking the System Design Interview - Learn Interactively
- [GT - Refresher - Advanced OS
- [Harvard CS109 Data Science Course, Resources Free and Online
- [HTTP & Web Servers
- [HTTP & Web Servers - Udacity
- [https://scratch.mit.edu/projects/374672500/editor
- [Inferential Statistical Analysis with Python --- главная \| Coursera
- [Input and output -- Intro to Interviewing -- Grasshopper
- [Intel® Edge AI Fundamentals with OpenVINO™
- [Intro to Algorithms - Udacity
- [Intro to Artificial Intelligence - Udacity
- [Intro to Backend - Udacity
- [Intro to Data Science
- [Intro to Descriptive Statistics
- [Intro To Dynamic Programming - Coding Interview Preparation \| Udemy
- [Intro To Dynamic Programming - Coding Interview Preparation \| Udemy
- [Intro to Flask Series - YouTube
- [Intro to Hadoop and MapReduce
- [Python Tutorial for Beginners
- [Intro to Inferential Statistics
- [Intro to the Design of Everyday Things
- [Introduction - Scrimba Tutorial
- [Introduction to Computational Thinking and Data Science \| edX
- [Introduction to D3 - Scrimba Tutorial
- [Introduction to Data Science in Python \| Coursera
- [Introduction to Dynamical Systems and Chaos
- [Introduction to Graduate Algorithms
- [Introduction to Machine Learning - Online Course \| DataCamp
- [Introduction to Python Programming - Udacity
- [Introduction To Python Programming \| Udemy
- [Introduction to Scripting in Python \| Coursera
- [IT Курсы программирования онлайн - обучение программированию, видео уроки \| ITVDN
- [JavaScript ES6 Intro - Scrimba Tutorial
- [Kaggle Mercedes и кросс-валидация / Блог компании Open Data Science / Хабр
- [Learn CI/CD with Jenkins using Interactive Browser-Based Labs \| Katacoda
- [Learn CSS Animations
- [Learn Data Analysis using Pandas and Python (Module 2/3) \| Udemy
- [Learn Data Structures and Algorithms: Ace the Coding Interview \| Udemy
- [Learn Machine Learning using Interactive Browser-Based Labs \| Katacoda
- [Learn Python 3.6 for Total Beginners \| Udemy
- [Learn Python for Data Science, Structures, Algorithms, Interviews \| Udemy
- [Learn Python for Data Structures, Algorithms & Interviews \| Udemy
- [Learn Python: Build a Virtual Assistant \| Udemy
- [Learn Serverless and Functions/FaaS Technologies using Interactive Browser-Based Labs \| Katacoda
- [Learn to Code with Interactive Tutorials \| Scrimba
- [Learn to Program: Crafting Quality Code --- главная \| Coursera
- [Learn to Program: The Fundamentals --- главная \| Coursera
- [Lecture 1: Administrivia; Introduction; Analysis of Algorithms, Insertion Sort, Mergesort \| Video Lectures \| Introduction to Algorithms (SMA 5503) \| Electrical Engineering and Computer Science \| MIT OpenCourseWare
- [Linear Algebra Refresher Course
- [Livestreams \| Codecademy
- [Machine Learning A-Z (Python & R in Data Science Course) \| Udemy
- [Machine Learning Course Outline \| Course Outline \| CSMM.102x Courseware \| edX
- [Machine Learning Foundations: A Case Study Approach \| Coursera
- [Machine Learning in Python (Data Science and Deep Learning) \| Udemy
- [Machine Learning Interview Preparation
- [Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform \| Coursera
- [Master Object Oriented Programming Concepts \| Udemy
- [Master Python for Data Science
- [Mathematics for Computer Science \| Electrical Engineering and Computer Science \| MIT OpenCourseWare
- [Microsoft: Our new free Python programming language courses are for novice AI developers \| ZDNet
- [MIT 6.042J Mathematics for Computer Science
- [Neural Networks and Deep Learning --- главная \| Coursera
- [Node.js Playground \| Katacoda
- [Nonlinear Dynamics: Mathematical and Computational Approaches
- [Programming Languages
- [PY4E - Python for Everybody
- [Python - OOP \| Udemy
- [Python - YouTube
- [Python \| CoderNet
- [Python 3, BBC Microbit, and MicroPython Bootcamp \| Udemy
- [Python Basics --- главная \| Coursera
- [Python for Big Data Analytics - Edureka
- [Python for Data Science \| edX
- [Python for Data Science \| edX
- [Python OOP : Four Pillars of OOP in Python 3 for Beginners \| Udemy
- [Python OOP : Four Pillars of OOP in Python 3 for Beginners \| Udemy
- [Python Playground \| Katacoda
- [Python Programming - Build a Reconnaissance Scanner \| Udemy
- [Python Programming for Beginners - Learn in 100 Easy Steps \| Udemy
- [Python Programming: A Concise Introduction --- главная \| Coursera
- [Python Track \| Exercism
- [Python Tutorials - YouTube
- [Python: Object Oriented Programming \| Udemy
- [python: Online Courses, Training and Tutorials on LinkedIn Learning
- [Quickstart for Cloud SQL for PostgreSQL \| Google Cloud
- [R Language Playground \| Katacoda
- [React - Scrimba Tutorial
- [React & Django TUTORIAL Integration // REACTify Django - YouTube
- [React Tutorial: Learn React JS For Free \| Scrimba
- [Reading: Welcome \| Welcome \| ALGS201x Courseware \| edX
- [Real-Time Analytics with Apache Storm
- [Regular Expressions Intro - Scrimba Tutorial
- [Rock Paper Scissors - Python Tutorial \| Udemy
- [RPA: Automation Anywhere: Example: Ticket Processing - YouTube
- [Self-Driving Fundamentals: Featuring Apollo
- [Software Development Methodologies \| LEARN
- [Software Development Processes and Methodologies \| Coursera
- [Software Testing Introduction (RUS) \| LEARN
- [Spark
- [Story by Data - YouTube
- [Structuring Machine Learning Projects \| Coursera
- [TensorFlow Getting Started using Interactive Browser-Based Labs \| Katacoda
- [The Bits and Bytes of Computer Networking \| Coursera
- [The Ultimate GIT 5-day Challenge \| Udemy
- [Tick Tock, Tick Tock -- Етап 9 -- Stepik
- [Top Coding Interview Questions (Essential to Getting Hired) \| Udemy
- [Try Django 1.11 // Python Web Development \| Udemy
- [Try DJANGO Tutorial Series - YouTube
- [Try DJANGO TUTORIAL Series (v2.2) // PYTHON Web Development with Django version 2.2 - YouTube
- [TypeScript: Introduction - Scrimba Tutorial
- [Ubuntu Playground \| Katacoda
- [UI design - Scrimba Tutorial
- [Using Databases with Python \| Coursera
- [Video \| Version control with Git \| VCG Courseware \| LEARN
- [Video Lectures \| Introduction to Computer Science and Programming \| Electrical Engineering and Computer Science \| MIT OpenCourseWare
- [Video Lectures \| Mathematics for Computer Science \| Electrical Engineering and Computer Science \| MIT OpenCourseWare
- [Visual Studio Code Playground \| vscode \| Katacoda
- [Web Application & Software Architecture 101 - Learn Interactively
- [Web Design, Business, Technology Classes and Immersives \| General Assembly
- [WebDriver \| LEARN
- [Web-Services Introduction \| LEARN
- [Week 2 \| Week 2 \| CS50 Courseware \| edX
- [Welcome 👋 to Vue.js! - Scrimba Tutorial
- [Алгоритмы на Python 3. Лекция №1 - YouTube
- [Алгоритмы, часть I \| Coursera
- [Алгоритмы, часть I \| Coursera
- [Алгоритмы, часть II \| Coursera
- [Алгоритмы, часть II \| Coursera
- [Алексей Савватеев \" Математический анализ. Анонс\" - YouTube
- [Аналіз даних та статистичне виведення на мові R \| Prometheus
- [Бесплатное учебное руководство по теме \"NumPy\" --- Deep Learning Prerequisites: The Numpy Stack in Python \| Udemy
- [Бесплатное учебное руководство по теме \"Python\" --- Learn Python 3.6 for Total Beginners \| Udemy
- [Введение в математическое мышление \| Coursera
- [Введение в науку о данных \| Coursera
- [Введение в программирование с MATLAB \| Coursera
- [Візуалізація даних \| Prometheus
- [Высшая математика для заочников и не только
- [Глубокое обучение \| Coursera
- [Интерактивные курсы --- HTML Academy
- [Інформація про курс CS50 \| Prometheus
- [Ключевые аспекты разработки на Python - Курсы по программированию
- [Корисні ресурси для програміста (оновив 11 травня 2020) \| DOU
- [Курсы по программированию
- [Машинне навчання \| Prometheus
- [Машинное обучение \| Coursera
- [Машинное обучение \| Coursera
- [Машинное обучение для людей :: Разбираемся простыми словами :: Блог Вастрик.ру
- [Начало
- [Онлайн-курсы --- когда угодно, где угодно \| Udemy
- [Онлайн-курсы Computer Science Center
- [Основи програмування CS50 2019 \| Prometheus
- [Основы React.js
- [Основы компьютерных вычислений \| Coursera
- [Открытый курс машинного обучения. Тема 1. Первичный анализ данных с Pandas / Блог компании Open Data Science / Хабр
- [Открытый курс машинного обучения. Тема 2: Визуализация данных c Python / Блог компании Open Data Science / Хабр
- [Открытый курс машинного обучения. Тема 3. Классификация, деревья решений и метод ближайших соседей / Open Data Science corporate blog / Habr
- [Открытый курс машинного обучения. Тема 3. Классификация, деревья решений и метод ближайших соседей / Блог компании Open Data Science / Хабр
- [Панель курсів \| Prometheus
- [Практическое компьютерное обучение \| Coursera
- [Программирование мобильных приложений для портативных систем на базе Android: Часть 1 \| Coursera
- [Программирование мобильных приложений для портативных систем на базе Android: Часть 2 \| Coursera
- [Программирование на Python \| Coursera
- [Профессиональная сертификация \'Google IT Automation with Python\' \| Coursera
- [Разведочный анализ данных \| Coursera
- [Разработка и проектирование адаптивных веб-сайтов \| Coursera
- [Розробка та аналіз алгоритмів. Частина 1 \| Prometheus
- [Скринкаст по Gulp
- [Скринкаст по Node.JS
- [Структуры данных в Python \| Coursera
- [Теория вероятностей для начинающих \| Coursera
- [Уроки по Python для начинающих и программистов \~ PythonRu
- [Учимся программировать: основы \| Coursera
- [Функции - Московский физико-технический институт, Mail.Ru Group & ФРОО \| Coursera
- [Язык программирования JavaScript
- [🤖 Интерактивные эксперименты с машинным обучением на TensorFlow \| DOU
- [6.824 Lecture 1 - YouTube
- [62 лучших видео для тех, кто хочет углубить знания в JavaScript
- [AlSweigart - Twitch
- [Build a Data Analysis Library from Scratch in Python - YouTube
- [Building a keylogger using Python + Pynput - YouTube
- [Compilers with Alex Aiken - YouTube
- [Computer Science 61A, 001 - Spring 2011 : Free Movies : Free Download, Borrow and Streaming : Internet Archive
- [CS144 Fall 2013, Video 4-0: Congestion Control - YouTube
- [Essence of linear algebra - YouTube
- [Git - Lecture 0 - CS50\'s Web Programming with Python and JavaScript - YouTube
- [Golovach Courses - YouTube
- [L01 Functional Programming \| UC Berkeley CS 61A, Spring 2010 - YouTube
- [Steven Skiena - Algorithms
- [Tech Debates Webinar \| Ruby vs Python - Zoom
- [UC Berkeley CS professor Brian Harvey
- [UCBerkeley Course Computer Science 186 : Free Download, Borrow, and Streaming : Internet Archive
- [Изучение программирования. SQL - YouTube
- [Лучшие Youtube-каналы для Frontend-разработчика
- [Лучший видеокурс по сетевым технологиям
- [Огромный видеокурс по основам JavaScript от freeCodeCamp
-
**Textbooks**
- [DevDocs API Documentation
- [Google\'s Python Class \| Python Education \| Google Developers
- [Manning \| The Quick Python Book, Third Edition
- [Manning \| Get Programming
- [Manning \| Deep Learning with Python, Second Edition
- [Learn DS & Algorithms \| Programiz
- [Front-end Developer Handbook 2019 - Learn the entire JavaScript, CSS and HTML development practice!
- [100 days of algorithms -- Medium
- [30 Helpful Python Snippets That You Can Learn in 30 Seconds or Less
- [97-things-every-programmer-should-know/ru/thing\_01 at master · 97-things/97-things-every-programmer-should-know
- [All the basics of Python classes - Level Up Coding
- [BeginnersGuide/Programmers - Python Wiki
- [Calculating Streaks in Pandas
- [Cheat Sheet - Google Таблиці
- [Cheat Sheet of Machine Learning and Python (and Math) Cheat Sheets
- [DZone Big Data
- [List of Keywords in Python Programming
- [Manning \| Catalog
- [Manning \| liveBook
- [Manning \| Making Sense of Edge Computing
- [NumPy Tutorial: Data Analysis with Python -- Dataquest
- [Python - Все для студента
- [Python \| CoderNet
- [Python 3 для начинающих и чайников - уроки программирования
- [Python Pandas Tutorial - Tutorialspoint
- [Python Tricks 101🐍 - HackerNoon.com - Medium
- [Python Tutorial \| Learn Python For Data Science
- [Python Tutorial for Beginners: Learn Python Programming in 7 Days
- [Python на Хабре / Хабр
- [Python/Учебник Python 3.1 --- Викиучебник
- [Scipy Tutorial: Vectors and Arrays (Linear Algebra) - DataCamp
- [skromnitsky/awesome: 😎 Awesome lists about all kinds of interesting topics
- [Stencil Computations with Numba --- Dask Examples documentation
- [The Ultimate Guide to Python: How to Go From Beginner to Pro
- [Tutorials - Online Data Analysis & Interpretation \| DataCamp
- [www.ПЕРВЫЕ ШАГИ.ru :: Шаг 38 - PL/SQL - вводный курс
- [Вычислительная Фотография :: Будущее фотографии --- это код :: Блог Вастрик.ру
- [Добавляем параллельные вычисления в Pandas / Хабр
- [Инструменты Python: лучшая шпаргалка для начинающих
- [Нескучный туториал по NumPy / Хабр
- [Оглавление --- Problem Solving with Algorithms and Data Structures
- [Основы языка программирования Python за 10 минут / Хабр
- [Программирование на языке PL/SQL под базы данных Oracle
- [Руководство Oracle PL/SQL
- [Сохраните в закладках эту статью, если вы новичок в Python (особенно если изучаете Python сами) / Хабр
-
**Books**
- [Eloquent JavaScript
- [Domain Driven Design Quickly
- [Teach Yourself Computer Science
- [Tutorial - Learn Python in 10 minutes - Stavros\' Stuff
- [Learn Python the Hard Way
- [Introduction to Programming in Java · Computer Science
- [Learn Python - Free Interactive Python Tutorial
- [You-Dont-Know-JS/README.md at 2nd-ed · getify/You-Dont-Know-JS
- [You-Dont-Know-JS/README.md at 2nd-ed · getify/You-Dont-Know-JS
- [The HoTT Book \| Homotopy Type Theory
- [Dive Into Python 3
- [How to Design Programs
- [holoviz/hvplot: A high-level plotting API for pandas, dask, xarray, and networkx built on HoloViews
- [Architectural Styles and the Design of Network-based Software Architectures
- [10 лучших книг по программированию по мнению Reddit
- [15 лучших книг по программированию на Python - Kompot Journal
- [3 лучших книги по объектно-ориентированному программированию
- [3 лучших книги по объектно-ориентированному программированию
- [5 отличных англоязычных книг по теоретическому Computer Science
- [6 бесплатных книг по алгоритмам в программировании
- [6.042J Complete course notes
- [8 книг по компьютерным сетям
- [Build your first app \| Android Developers
- [Building Blocks for Theoretical Computer Science
- [Computer Networking: a Top Down Approach
- [Data-Oriented Design
- [Distributed Systems: Principles and Paradigms
- [dmitryrubtsov/Python-for-Data-Science: Education
- [Elements of Statistical Learning: data mining, inference, and prediction. 2nd Edition.
- [How to not get caught while web scraping? - Data Driven Investor - Medium
- [HTML5 и CSS3. Веб-разработка по стандартам нового поколения - Хоган Брайан - Google Книги
- [Introduction - Выразительный Javascript
- [Introduction to Computing: Explorations in Language, Logic, and Machines
- [JQuery
- [Learn Python in Y Minutes
- [Python Documentation contents --- Python 3.8.2 documentation
- [R Tutorial for Beginners: Learning R Programming
- [Springer has released 65 Machine Learning and Data books for free
- [The Functional Art: An Introduction to Information Graphics and Visualization: The Functional Art
- [The Python Standard Library --- Python 3.8.2 documentation
- [TheoryOfComputation.dvi
- [Think Python
- [tr22.pdf
- [Tutorials --- pandas 1.0.3 documentation
- [unmaintainable code : Java Glossary
- [Большая книга веб-дизайна - Терри Фельке-Моррис - Google книги
- [Каталог книг \| VK
- [Категория:Программирование --- Википедия
- [Книга «Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение» / Блог компании Издательский дом «Питер» / Хабр
- [Лучший самоучитель по Java для начинающих и продвинутых
- [Математические основы анализа данных: подборка материалов по вузовской математике
- [Обложка --- A Byte Of Python --- русский перевод
- [Оглавление --- Problem Solving with Algorithms and Data Structures
- [Перевод документации Python 3.x
- [Помнить все: делимся лучшей шпаргалкой по Python
- [Топ 10 самых популярных книг по программированию
- [Учебник по NumPy - Визуализация примеров для быстрого изучения
-
**Articles about Software Engineering**
- [Master the JavaScript Interview: What is Functional Programming?
- [swirl: Learn R, in R.
- [miguelgrinberg.com
- [Functional Programming HOWTO --- Python 3.8.2 documentation
- [functools --- Higher-order functions and operations on callable objects --- Python 3.8.2 documentation
- [Built-in Functions --- Python 3.8.2 documentation
- [melanierichards/just-build-websites: Some ideas for websites you can build!
- [Home - Quora
- [Tproger
- [10 Data Structure, Algorithms, and Programming Courses to Crack Any Coding Interview
- [10 Programming Best Practices to Name Variables, Methods, Classes and Packages
- [10 советов для обучающихся программированию
- [10 структур данных, которые вы должны знать (+видео и задания)
- [11 must-have алгоритмов машинного обучения для Data Scientist
- [26 полезных возможностей Python: букварь разработки от А до Z
- [27 шпаргалок по машинному обучению и Python в 2017
- [28 cайтов, на которых можно порешать задачи по программированию
- [35 лучших сайтов для самообразования
- [4. More Control Flow Tools --- Python 3.8.2 documentation
- [5 популярных IDE для программирования на C++
- [5 сайтов для оттачивания навыков написания SQL-запросов
- [58 подкастов для программистов
- [7 эффективных способов зарабатывать на искусственном интеллекте
- [7. Input and Output --- Python 3.8.2 documentation
- [9 новых технологий, которые вы можете освоить за лето и стать ценнее на рынке труда
- [9. Classes --- Python 3.6.10 documentation
- [Advanced Python made easy - Quick Code - Medium
- [AlgoList - алгоритмы, методы, исходники
- [Decorators --- Python 3 Patterns, Recipes and Idioms
- [Django или Ruby on Rails: какой фреймворк выбрать?
- [DOU Проектор: Homemade Machine Learning --- репозиторий для изучения ML на Python с Jupyter-демо \| DOU
- [DOU Проектор: репозиторий на GitHub --- шпаргалка для изучения Python \| DOU
- [ES6: прокси изнутри --- CSS-LIVE
- [FeatureSelector: отбор признаков для машинного обучения на Python
- [Haskell и хождение в базы данных с помощью HDBC \| Записки программиста
- [HTML / CSS Basics
- [Imperative vs Declarative Programming
- [Lecture 01. Motivation, What is a DBMS? (2015/01/20) (CS 186, Spring 2015, UC Berkeley) - YouTube
- [NumPy \| Python 3 для начинающих и чайников
- [Object Detection: как написать Hello World приложениe \| DOU
- [Papers
- [PHP 25 лет: почему он именно такой и что с ним будет --- рассказывает создатель языка
- [Prototype-based programming - Wikipedia
- [Python and Data Science Tutorial in Visual Studio Code
- [Python Tutorial: Class vs. Instance Attributes
- [Python Tutorial: Object Oriented Programming
- [Python Tutorial: Properties vs. getters and setters
- [Python для Data Science: 8 понятий, которые важно помнить
- [Python/Объектно-ориентированное программирование на Python --- Викиучебник
- [Sorting HOW TO --- Python 3.8.2 documentation
- [SQL против NoSQL на примере MySQL и MongoDB
- [SQLite, MySQL и PostgreSQL: сравниваем популярные реляционные СУБД
- [The Best Format to Save Pandas Data - Towards Data Science
- [Time Management Skills and Training from MindTools.com
- [Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017 - ActiveWizards --- AI & ML for startups - Medium
- [Top 8 Python Libraries for Data Science, Machine Learning, and Artificial Intelligence
- [Top Ranked Articles - CodeProject
- [Understanding JavaScript's async await
- [What happens if you write a TCP stack in Python? - Julia Evans
- [Write Professional Unit Tests in Python
- [Алгоритм сортировки Timsort / Блог компании Инфопульс Украина / Хабр
- [Алгоритмы и структуры данных --- всё по этой теме для программистов
- [Алгоритмы и структуры данных: развернутый видеокурс
- [Бесплатные материалы для программистов
- [Библиотека Numpy. Полезные инструменты
- [Большая подборка материалов по машинному обучению: книги, видеокурсы, онлайн-курсы
- [Большая подборка ресурсов для изучения Android-разработки
- [Быстрый старт в Java: от установки необходимого софта до первой программы
- [Введение в глубинное обучение
- [Визуальное пояснение JOIN\'ов на SQL :: Блог Вастрик.ру
- [Где программисту-новичку найти упражнения и идеи для проектов?
- [Еженедельная подборка свежих и самых значимых новостей o Python
- [Зачем аналитикам данных знать SQL
- [Из армии в IT или как я стал С\# разработчиком с помощью JavaRush
- [Изобретаем JPEG / Хабр
- [Изучаем алгоритмы: полезные книги, веб-сайты, онлайн-курсы и видеоматериалы
- [Как выучить TypeScript за 2 дня и почему стоит начать прямо сейчас: опыт автора Tproger
- [Как начать разрабатывать под Android
- [Как понять, что у тебя глубокие знания в JavaScript
- [Как попасть в IT после 30
- [Как правильно искать и читать научные статьи?
- [Как разобраться в Computer Science самостоятельно
- [Как стать Junior-разработчиком и устроиться на работу за 4 месяца
- [Книги по программированию на Java. Книги для Джава программиста
- [Курс Harvard CS50 - Лекция: Библиотеки Си
- [Меняем схему базы данных в PostrgreSQL, не останавливая работу приложения
- [Начало работы с PostgreSQL \| Записки программиста
- [Нові записи на тему «Python» --- Стрічка \| DOU
- [Нюансы перехода на Kotlin, или Руководство для Android-разработчика по предательству Java
- [Объяснение взаимодействия методов (для новичков)
- [Основные команды SQL, которые должен знать каждый программист
- [От новичка до профи в машинном обучении за 3 месяца
- [Паттерны проектирования на Python
- [Подборка бесплатных курсов с Coursera, которые прокачают ваш скилл в программировании
- [Подборка книг для начинающих Java-программистов
- [Подборка книг по программированию на Python (Питон)
- [Подборка материалов для изучения баз данных и SQL
- [Подборка материалов для начинающего Enterprise разработчика
- [Подборка материалов по нейронным сетям
- [Подборка фильмов для айтишников: что посмотреть после работы
- [Почему многие программисты считают PHP плохим языком? --- отвечают эксперты
- [Привет, весна: пишем Hello World на Spring MVC
- [Программа минимум: что должен знать начинающий C\# программист
- [Программисты, учите статистику или я вас поубиваю!
- [Работа с данными по-новому: Pandas вместо SQL
- [Работа с документацией в Python: поиск информации и соглашения
- [Разбираемся в алгоритмах и структурах данных. Доступно и понятно \| DOU
- [Руководство по Java 9: компиляция и запуск проекта
- [Руководство по изучению языка R и его использование в Data Science
- [Руководство по магическим методам в Питоне / Хабр
- [Стоит ли становиться разработчиком мобильных приложений?
- [Тест: какой язык программирования вам стоит выбрать для изучения?
- [ТОП-15 трюков в Python 3, делающих код понятнее и быстрее
- [Топ-25 самых рекомендуемых книг по программированию
- [Функциональное программирование для Android-разработчика. Часть первая
- [Хочу научиться программировать на PHP. С чего начать?
- [Что лучше изучить: JavaScript стандарта ES5, стандарта ES6 или TypeScript?
- [Что такое Kotlin и с чем его едят: обучающее руководство и сравнение нового языка Android-разработки с Java
-
**Online education (others)**
- [new fast.ai course: A Code-First Introduction to Natural Language Processing · fast.ai
- [arXiv.org e-Print archive
- [PyVideo.org
- [Machine Learning Mastery
- [Machine Learning is Fun! - Adam Geitgey - Medium
- [kanaka/mal: mal - Make a Lisp
- [CoderNet Портал для помощи программистам \| CoderNet
- [Code Basics: основы программирования на Javascript
- [cs184/284a
- [CS61C Spring 2015: Great Ideas in Computer Architecture (Machine Structures)
- [Free JavaScript Course: Code School JavaScript Road Trip Part 1 \| Pluralsight
- [Learn Basic JavaScript: Declare JavaScript Variables \| freeCodeCamp.org
- [OOP Concept Tutorial in Java - Object Oriented Programming \| Java67
- [Operating Systems: Three Easy Pieces
- [Programming -- Towards Data Science
- [Skiena\'s Audio Lectures
- [Solve Easy Unpack - Py.CheckiO
- [Why every Data Scientist should use Dask? - Towards Data Science
- [Открытый курс машинного обучения. Тема 1. Первичный анализ данных с Pandas / Хабр
- [Упражнения по SQL
-
**Games for Education**
- [Learn Git Branching
- [House Prices: Advanced Regression Techniques \| Kaggle
- [The Python Challenge
- [10 мобильных приложений, которые научат вас программировать
- [12 бесплатных ресурсов для обучения программированию в игровой форме
- [Play CodeCombat Levels - Learn Python, JavaScript, and HTML \| CodeCombat
- [Titanic: Machine Learning from Disaster \| Kaggle
-
**Training**
-
**Project examples for Junior**
- [(1) Python
- [CodeProject - For those who code
- [Building a Simple Chatbot from Scratch in Python (using NLTK)
- [karan/Projects: A list of practical projects that anyone can solve in any programming language.
- [10 Great Programming Projects to Improve Your Resume and Learn to Program
- [10 Data Science Projects -- Dataquest
- [13 Project Ideas for Intermediate Python Developers -- Real Python
- [25 Exciting Python Project Ideas & Topics for Beginners 2020 \| upGrad blog
- [5 Cool Python Project Ideas For Inspiration \| Hacker Noon
- [6 Python Projects For Beginners \| Codementor
- [latest Python project topics and ideas with source code for final year projects - kashipara
- [Machine Learning Projects \| Data Science Projects with Example
- [Martyr2\'s Mega Project Ideas List! - Share Your Project \| Dream.In.Code
- [Neural Network Embedding Recommendation System \| Kaggle
- [Python Project Ideas for Final Year, Python Project Help
- [Top Python Projects \| Easy, Intermediate And Advanced Python Projects \| Edureka
- [Tutorial 2 - Making it interesting --- BeeWare 0.3.0 documentation
-
**Puzzles**
- [Programming Praxis \| A collection of etudes, updated weekly, for the education and enjoyment of the savvy programmer
- [Coderbyte \| Code Screening, Challenges, & Interview Prep
- [CodeKata
- [About - Project Euler
- [Problem set @ Timus Online Judge
- [The Daily WTF: Curious Perversions in Information Technology
- [Задачи для программистов, ответы на задания различной сложности
- [Мозговой фитнес. Актуальные задачи для прокачки программистских скиллов
- [Решаем задачи на одномерные и двумерные массивы
-
**Roadmaps**
- [Programmer Competency Matrix -- Sijin Joseph
- [My Data Science & Machine Learning, Beginner's Learning Path \| LinkedIn
- [AI & ML дайджест \#17: курсы по ML & DL, обзор популярных GAN архитектур, AI бот для ребенка \| DOU
- [Data Science Career Guide -- Dataquest
- [Data Science Career Tips Archives -- Dataquest
- [Full-Stack JavaScript in Six Weeks: A Curriculum Guide
- [Grow
- [Grow
- [How to become a data scientist? - Towards Data Science
- [How we built our first full-stack JavaScript web app in three weeks
- [If I had to start learning Data Science again, how would I do it?
- [omreps/programmer-competency-matrix: ENG -\> RU: Матрица компетентности программиста, мой перевод
- [Pandas Урок --- чтение файлов csv, создание dataframe и фильтрация данных
- [programmer-competency-matrix/partII.md at master · omreps/programmer-competency-matrix
- [Python Developers Survey 2019 Results \| JetBrains: Developer Tools for Professionals and Teams
- [Quiz: Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist --- Which Role Fits You?
- [Resources I Wish I Knew When I Started Out With Data Science
- [Roadmap • mlcourse.ai
- [Top 10 In-Demand programming languages to learn in 2020
- [Warning: Your programming career - SoloLearn - Medium
- [Дайджест материалов по трудоустройству в сфере IT
- [Детальный план самообразования в Computer Science за 1.5 года
- [Мапа розвитку в Data Science, або Як стати дослідником даних \| DOU
- [Программирование на Python: от новичка до профессионала
- [Путь Python Junior-а в 2017
- [Развивать себя
- [Советы сеньоров: как прокачать знания junior Front-end/JavaScript \| DOU
- [Хочу стать веб-разработчиком: подробный план по изучению JavaScript
-
**IT-events**
-
-
**Jobs**
- [How to write a killer Software Engineering résumé - freeCodeCamp.org - Medium
- [15 App Ideas to Build and Level Up your Coding Skills
- [15 вопросов по Python: как джуниору пройти собеседование
- [15 задач на собеседовании для программиста
- [16-річний програміст із Черкащини --- про те, як 11-класником влаштувався на роботу зі зарплатнею майже \$1000 \| DOU
- [5 советов по созданию вашего резюме
- [50+ Data Structure and Algorithms Problems from Coding Interviews - DEV Community 👩💻👨💻
- [53 Python Interview Questions and Answers - Towards Data Science
- [hh.ua
- [Python програмісти - Джин
- [Top 100 Data Structure and Algorithm Interview Questions for Java Programmers \| Java67
- [Top 75 Programming Interview Questions Answers to Crack Any Coding Job Interview \| Java67
- [What I want (and don't want) to see on your software engineering resume
- [Вакансії \| DOU
- [Вастрик.Инсайд \#39: Войти в айти. Нужен ли диплом? Как учиться новому? Как оставаться востребованным? Есть ли жизнь после 30?
- [Вастрик.Инсайд \#46: Краткий гайд о том, как нанимать нормальных людей
- [Де, як і скільки: аналізуємо найм джуніорів у 2019 році \| DOU
- [Как должно выглядеть резюме ИТ-специалиста: типичные ошибки глазами HR
- [Как успешно пройти любое техническое собеседование
- [Работа
Programming Languages
Categories
Sub Categories
Keywords
python
13
machine-learning
4
awesome
3
data-science
3
awesome-list
3
deep-learning
2
wsgi
1
werkzeug
1
pallets
1
http
1
xai
1
transparency
1
scikit-learn
1
interpretml
1
interpretable-ml
1
interpretable-machine-learning
1
interpretable-ai
1
interpretability
1
iml
1
gradient-boosting
1
explainable-ml
1
explainable-ai
1
explainability
1
differential-privacy
1
keras
1
jupyter
1
gui
1
discord
1
console
1
closember
1
cli
1
streamlit
1
developer-tools
1
data-visualization
1
data-analysis
1
visualization
1
tabular-data
1
pyarrow
1
memory-mapped-file
1
machinelearning
1
hdf5
1
dataframe
1
bigdata
1
learn-to-code
1
javascript
1
java
1
docker
1
clojure
1
c-sharp
1
c-plus-plus
1