Learning resources

• Python in general
  • Погружение в Python (coursera, ru) 6 weeks
  • Corey Schafer youtube, en - >150 short videos, quite explaining.
  • Raymond Hettinger, 2013 (Youtube, en) - 40min, Фантастически зажигательная лекция от python core developer. Про pythonic way. С множеством примеров, из проектов.
• Особенности, детали, нюансы
  • Brandon Rhodes: All Your Ducks In A Row: Data Structures in the Std Lib and Beyond - PyCon 2014 - Типы данных в Python. Подвохи Array и зачем нужны NumPy. "Собаки зарытые" какие в list, а какие в dict. Как хранится tuple. Полезные функции в модуле heapq, и др.
  • (Modern Dictionaries by Raymond Hettinger)[https://www.youtube.com/watch?v=p33CVV29OG8] - 1h эволюция хранения данных в dict от 1960х и до OrderedDict.
  • Указатели в Python - статья на Хабре - изменяемые и неизменяемые объекты, сравнение c C
  • Global Interpreter Lock
• asyncio
  • Андрей Светлов: "Подводные камни asyncio" - 1h
  • Asyncio «Asyncio сегодня и завтра» youtube, 1h -обзор развития asyncio, архитектура async await, как правильно asyncio
  • acyncio в Яндекс (Я не люблю asyncio – Павел Камаев) - 1h
• aiohttp
  • Введение в aiohttp. Андрей Светлов - 40min
  • Aiohttp от автора (Андрей Светлов) - 40min
  • Asyncio/Aiohttp — предел производительности - 20min
• https://docs.python.org/3.8/whatsnew/index.html - language evolution, differences in all versions

ML

• ML in general

  • Machine Learning Zero to Hero (Google I/O'19) - 30m brief intro to ML for coders
  • Введение в ML (coursera, ru) - 7 weeks
  • Школа анализа данных Yandex, ru - 24 lectures
  • Introduction to Machine Learning for Coders 24h of lessons, around 8h/week * 12 weeks to complete the material.
  • Open Machine Learning Course is an open Machine Learning course by OpenDataScience. The course is designed to perfectly balance theory and practice.
  • Курс по машинному обучению и анализу данных Data Mining in Action - онлайн курс готовится к выпуску.
  • Машинное обучение на ФКН ВШЭ wiki, github - 12 lectures, 7 projects, competitions etc.

• Tensorflow

  • Getting Started with TensorFlow 2.0 (Google I/O'19) 30m
  • Introduction to TensorFlow from deeplearning.ai (coursera) - 4 weeks

• Libs

  • https://scikit-learn.org/stable/
  • numpy - numeric calculations
  • pandas - data tables
  • matplotlib - visualization

• Data Analysys

  • Специализация Машинное обучение и анализ данных (coursera, ru) - 4 courses,

• NLP

  • Stanford CS224N: NLP with Deep Learning - 20 lectures of 1:20 each

• Deep Learning

  • Stanford CS230: Deep Learning | Autumn 2018 - 10 lectures of ~1h each

• Reinforcement Learning

  • Stanford CS234: Reinforcement Learning | Winter 2019 - 8 lectures of ~1h each