Python 24/7

Учим Git как игру: настольное приложение «Git It»

Удобный способ перестать бояться терминала настольное приложение «Git It» на Electron обучает Git и GitHub через серию интерактивных миссий. Никаких лекций: коммиты, ветки и репозитории осваиваются прямо на твоём компьютере шаг за шагом

Локальная версия популярного курса Git It, поэтому всё работает офлайн и без лишних настроек. Отличный вариант для новичков и тех, кто хочет быстро освежить базу.

Забирай тут.

@edpython_tg

Бесплатный курс от Microsoft по созданию ИИ-приложений и агентов на Python

Microsoft открыла актуальный курс для разработчиков, которые хотят научиться создавать современные AI-приложения и агентов на Python.

Внутри — генеративный ИИ, AI-агенты, работа с моделями и API, подключение собственных данных и инструментов, мультимодальность и Microsoft Foundry.

Курс рассчитан примерно на 4 дня и доступен для самостоятельного прохождения.

Изучаем тут.

@edpython_tg

Бесплатный учебник по математике для Data Science и ИИ

Mathematical Methods in Data Science — полноценный онлайн-учебник Себастьена Роша из University of Wisconsin–Madison, который связывает математическую теорию с реальными задачами Data Science и AI на Python.

Онлайн-версия остаётся бесплатно доступной и поддерживается автором.

→ https://mmids-textbook.github.io

@edpython_tg

Бесплатный курс Google по машинному обучению на Python

Практический курс Google для тех, кто хочет перейти от Python к машинному обучению. Внутри — работа с данными, модели, классификация, нейросети, embeddings и другие основы современного ML.

Есть интерактивные визуализации и практические упражнения.

→ https://developers.google.com/machine-learning/crash-course?utm_source

@edpython_tg

Создатель Node.js запустил Dactyl

Нативные приложения для iPhone и Android прямо из веба. Без Mac, Xcode и Android Studio.

▪️Симулятор SwiftUI прямо в браузере через WASM
▪️Один и тот же код для iOS и Android
▪️Можно использовать свою подписку ChatGPT

→ https://dactyl.dev/

@edpython_tg

Бесплатный курс от Google по Python для кибербезопасности

Здесь Python рассматривается как инструмент автоматизации задач специалиста по безопасности: от написания простых скриптов до обработки файлов и поиска нужной информации в данных.

Что в курсе:

▪️Основы Python: переменные, условия и циклы;
▪️Функции, библиотеки и модули;
▪️Работа со строками и списками;
▪️Регулярные выражения для поиска паттернов;
▪️Чтение, импорт и парсинг файлов;
▪️Создание алгоритмов для автоматизации задач;
▪️Поиск и исправление ошибок в коде.

Причём одной теорией курс не ограничивается: есть практические лабораторные задания.

Изучай по ссылке.

@edpython_tg

Практичный гайд для переезда на Python для тех, кто еще думает

Нашел классный гайд как с умом перейти на Python. Автор по шагам делится чем заменить привычные инструменты, как всё настроить и получать удовольствие от процесса.

Ссылка на статью.

@edpython_tg

Ловите бесплатный курс от Google Cloud

Руководство посвящено тому, что происходит с моделью после экспериментов в ноутбуке: архитектуре production ML-систем, обучению, инференсу, масштабированию, мониторингу и работе с меняющимися данными.

Курс рассчитан на продвинутый уровень, состоит из 6 модулей и проходится в собственном темпе. На странице Coursera указана ориентировочная нагрузка около 2 недель по 10 часов в неделю.

После прохождения курса вы получаете сертификат.

Изучаем по ссылке.

@edprogramming

Бесплатный курс Python с нуля до pandas

Пошагово изучаем основы для Python и переходим к работе с данными через pandas, NumPy и Matplotlib.

Туториал построен на практических примерах и помогает быстро перейти от базового синтаксиса к реальным задачам.

Сохраняем себе в закладки.

Большой брат следит за вами 👀

Aliens_eye - ищет аккаунты по одному имени пользователя сразу на 840+ платформах и с помощью ИИ определяет, какие профили действительно принадлежат нужному человеку.

Aliens_eye также извлекает доступные данные из найденных профилей. Проект написан на Python, распространяется по лицензии MIT и сейчас набрал около 3,1 тыс. звёзд на GitHub.

Изучаем тут.

@edpython_tg

Отокопал 20 бесплатных курсов и обучающих ресурсов по Python

1. freeCodeCamp — сертификация по Python → freecodecamp.org/learn/python-v
2. freeCodeCamp — научные вычисления с помощью Python → freecodecamp.org/learn/scientif
3. freeCodeCamp — Анализ данных с помощью Python → freecodecamp.org/learn/data-ana
4. freeCodeCamp — Машинное обучение с помощью Python → freecodecamp.org/learn/machine-
5. Kaggle — Python → kaggle.com/learn/python
6. Simplilearn — Программирование на Python → simplilearn.com/free-python-pr
7. Simplilearn — Python для начинающих → simplilearn.com/learn-python-b
8. Great Learning — бесплатные курсы по Python → mygreatlearning.com/python/free-co
9. Great Learning — проекты на Python → mygreatlearning.com/academy/learn-
10. upGrad — основы программирования на Python → upgrad.com/free-courses/d
11. upGrad — Программирование на Python → upgrad.com/free-courses/d
12. upGrad — Библиотеки Python → upgrad.com/free-courses/d
13. Simplilearn — Python для Data Science → simplilearn.com/free-applied-d
14. Python Institute — Python Essentials 1 → pythoninstitute.org/python-essenti
15. Python Institute — Python Essentials 2 → pythoninstitute.org/python-essenti
16. Python Institute — Python для анализа данных 101 → pythoninstitute.org/python-for-dat
17. Python Institute — Python для тестирования 101 → pythoninstitute.org/python-for-tes
18. Элисон — Python: списки и файлы → alison.com/courses/python
19. Элисон — Python: числа, даты и время → alison.com/courses/python
20. OpenLearn — Простое программирование на Python → open.edu/openlearn/digi

Сохраняем себе, чтобы не потерять.

@edpython_tg

Обновлённый курс CS 8803 «Large Language Model» в Georgia Tech на 2026 год

Список материалов охватывает предобучение, MoE, рассуждения, обучение с подкреплением и self-play, агентов, длинный контекст, масштабирование во время инференса, диффузионные языковые модели, безопасность, интерпретируемость и многое другое.

Ссылка тут.

@edpython_tg

Ловите бесплатный курс по Python, SQL и Bash для Data Engineering

Python, Bash and SQL Essentials for Data Engineering — специализация от Duke University для тех, кто хочет освоить основы Data Engineering. В программе — Python и Pandas, Linux и Bash, SQL, веб-скрейпинг, работа с базами данных, FastAPI и создание CLI-инструментов. Курс рассчитан на начинающих и включает практические лабораторные задания.

Изучаем по ссылке.

@edpython_tg

Перестаньте перезаписывать JOIN. Вместо этого используйте USING

@edpython_tg

DeepSeek открыла исходный код полноценного агентного фреймворка для программирования, который бесплатно может заменить тариф Claude Code за $200 в месяц

→ Здесь всё построено на плагинах: адаптеры моделей, инструменты, журналы сессий и сам цикл агента можно менять через конфигурацию.

→ В основе лежит Cordis — собственная среда плагинов DeepSeek.

→ Локальный веб-интерфейс запускается одной командой:

npx @deepseek-ai/dsh web

→ В репозитории есть полноценная документация по архитектуре и AGENTS.md, написанный специально для того, чтобы агенты сами могли разбираться в кодовой базе.

→ TypeScript, лицензия MIT, пока статус developer preview — ожидаются несовместимые изменения.

Пользуемся тут.

@edpython_tg

Вычислительные методы на Python в 2-х книгах

Автор: А. Н. Лата, С. А. Гутник
Год издания: 2026

Учебное пособие представляет собой базовый курс по программированию на Python и предназначено для формирования практических навыков автоматизации вычислений и анализа данных. Книга 1 знакомит с базовыми понятиями, синтаксисом и конструкциями языка, закладывая фундамент алгоритмического мышления. Книга 2 дает представление об основных возможностях библиотек NumPy и pandas для работы с данными. Пособие содержит практические примеры и блоки упражнений для закрепления навыков программирования.

Ссылка на источник

@edpython_tg

Как в Python развернуть строку и список одним и тем же кодом.

@edpython_tg

Нашел полезное руководство для изучения кластеризации на Python

Если давно хотел разобраться, как Python помогает находить группы и закономерности в данных — этот материал стоит сохранить. В гайде всё разбирается по шагам: от подготовки датасета до работы популярных алгоритмов K-Means и DBSCAN, включая поиск центроидов и обработку шумовых точек.

Без лишней теории — материал, который можно сразу применять на практике. Особенно пригодится, если работаешь с данными и хочешь научиться автоматически разделять их на осмысленные группы.

Изучаем по ссылке.

@edpython_tg