9 Youtube-каналов для изучения Python

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Мы собрали лучших 9 Youtube-каналов для изучения Python. С их помощью вы сможете стать хорошим специалистом в области программирования на Python

1. sentdex

Туториалы по Питону для продвинутых. На канале можно найти материалы по машинному обучению, анализу данных, робототехнике, веб-разработке, разработке игр и многое другое.

2. Chris Hawkes

На данном канале вы сможете найти материалы не только по языку программирования Python, но узнать подробнее, что такое ReactJS, Django и прочее.

3. ИМКН УрФУ

Языки сценариев — видеолекции по курсу «Языки сценариев», читаемому в Институте математики и компьютерных наук Уральского федерального университета. Курс посвящен третьей версии языка программирования Python.

4. Moscow Python

MoscowPython — сообщество, появившееся в 2012-м году под именем MoscowDjango. Сегодня на встречи собирается больше 200 человек, и сообщество активно сотрудничает с такими компаниями, как Mail.Ru Group, Rambler&Co, Яндекс, #tceh и другими.

5. PyCon 2016

Большая коллекция записей докладов с конференции PyCon 2016, проходившей в Портленде.

6. PyCon 2015

Огромная коллекция докладов с международной конференции по самым различным темам, которые связаны с языком программирования Питон.

7. PyCon 2014

Доклады с конференции PyCon 2014, которая проходила в Монреале.

8. Next Day Video

Коллекция лекций и докладов по Питону.

9. PyData

PyData – собрание пользователей и разработчиков инструментов для анализа данных в Python. Цель — предоставить разработчикам-энтузиастам место для того, чтобы делиться друг с другом идеями и опытом о применении языка программирования и его инструментов для решения задач в управлении, обработке, аналитике и визуализации данных.


Источник: proglib.io

Комментарии: