Изучайте Python с Дэном, инженером машинного обучения

Он же Дэн Корнас, который ведет очень успешный аккаунт X, посвященный всему, что связано с инженерными ML-приложениями. А что он использует в своих уроках? Конечно же, Python.

Запуская видеоурок «Основы программирования на Python», он стремится познакомить новичков с Python, чтобы установить абсолютный минимум требований для освоения ИИ. Фактически это самый первый шаг в его дорожной карте обучения ИИ:

• Программирование: Охват Python и других языков программирования, имеющих отношение к ИИ.
• Работа с данными: Знакомство с такими инструментами, как Pandas, NumPy, и библиотеками визуализации данных.
• Машинное обучение: Обучение основным алгоритмам, метрикам оценки и методам настройки.
• Глубокое обучение: Изучение нейронных сетей, передовых архитектур и приложений.
• MLOps и развертывание моделей: Преодоление разрыва между экспериментами и производством.

В ближайшем будущем Дэн собирается запустить полноценный буткамп по ML-инженерии, доступный как «Open Source AI Learning Hub». Сайт уже запущен, но учебников пока нет. Чтобы получить уведомление о его запуске, подпишитесь на рассылку Дэна.

Пока же мы можем подготовиться, пройдя его мини-курс по основам Python, собранный в виде
14 частей на youtube. Прохождение кода основано на платформе Google Colab и выполняется в виде блокнотов Jupyter.
Поэтому самый первый урок посвящен функциональности Colab и тому, как использовать ее для выполнения кода.

Затем мы сразу же переходим к фундаментальным основам в разделе «Комментарии и печать». Название не совсем точно отражает фактический материал, поскольку в нем также рассматриваются переменные и, да, как выводить их значения.

В разделе «Типы данных и переменные» мы рассмотрим переменные, а также динамическую типизацию и типы данных Python.
Следующий урок посвящен строкам - как создавать строки, используя одинарные, двойные и тройные кавычки, понимание экранирующих последовательностей, конкатенация строк, нарезка и т.д.

Следующие четыре урока посвящены типам данных, тесно связанным между собой: Lists, Tuples, Sets и Dictionaries; их понимание необходимо для любой работы с данными.

Далее следуют условные обозначения, циклы, функции, работа с файлами, исключениями и, наконец, классы.

Все 14 видео в плейлисте длятся от 5 до 25 минут, поэтому их можно быстро просмотреть. Кроме того, они легко воспринимаются благодаря качественному изложению и передаче концепций Дэном.

В заключение можно сказать, что это качественный ресурс, который поможет вам начать программировать на Python и заложит основы для дальнейшего изучения машинного обучения и науки о данных.