Python и Data Science: подборка ссылок

Книги, курсы, инструменты и сообщества для разных задач: изучить язык, разобрать данные, найти исследование или подобрать практику.

Каталоги и справочники

roadmap.sh — карты по ролям и навыкам, включая Data Science, Python и SQL. Это ориентир по темам, а не обязательный маршрут.
Project Awesome — каталог подборок awesome по языкам, платформам и инструментам; отдельные списки поддерживаются своими сообществами.
Каталог образовательных треков Яндекса — общий каталог разных направлений обучения, не только Python или Data Science.

Интерактивный учебник PythonTutor — русскоязычный учебник с уроками и задачами.
Визуализатор PythonTutor — инструмент того же российского сайта для пошагового разбора выполнения программы. Это не одноимённый Python Tutor Филипа Гуо, отдельный визуализатор с поддержкой нескольких языков.
Программирование на Python — Институт биоинформатики — русскоязычный вводный курс на Stepik: базовые конструкции языка и задачи с автоматической проверкой. Подходит без опыта программирования.
Codewars: коллекция Basic Python — пользовательская подборка задач kata; её состав может меняться.
LeetCode — площадка задач по алгоритмам и программированию, в том числе для практики перед техническими собеседованиями.
Лекции Тимофея Хирьянова — канал с лекциями и практикой по программированию на Python; ищите подходящие серии в плейлистах.

Марк Лутц — Learning Python, 6th Edition — EN · Книга, 2025. Подробное изложение языка; шестое издание охватывает Python 3.12. На сайте автора — сведения об издании и примеры.
Эл Свейгарт — Automate the Boring Stuff with Python, 3rd Edition — EN · Книга, 2025. Автоматизация работы с файлами, таблицами и другими повседневными задачами. Полный текст доступен на сайте автора.

RegexLearn — интерактивные уроки и примеры по регулярным выражениям.
Regex101 — редактор и отладчик регулярных выражений; поддерживает синтаксис Python и других языков.

MLCourse.ai — курс Юрия Кашницкого и ODS по основам машинного обучения для самостоятельного прохождения: теория, задания и соревнования Kaggle. Нужны Python и базовая математика; дополнительные пакеты заданий платные.
Kaggle Learn — практические мини-курсы по Python, pandas, машинному обучению, SQL, визуализации и смежным темам.
Deep Learning — бесплатная онлайн-книга Иэна Гудфеллоу, Ёшуа Бенджио и Аарона Курвилля, опубликованная в 2016 году. Это фундаментальный текст, а не обзор последних разработок.
Deep Learning: 15 лучших книг по нейросетям — вторичная подборка книг; перед выбором проверяйте редакции и ссылки у издателей.
Papers With Code — поиск исследований, кода, задач и результатов моделей. Проект перезапущен Нильсом Рогге в мае 2026 года; состав новой базы может отличаться от прежнего сайта.

Open Data Science — сообщество и площадка для общения и учебных материалов по Data Science.
Awesome Machine Learning — поддерживаемый сообществом каталог библиотек, инструментов, курсов и книг по машинному обучению. Элементы списка имеют разную актуальность.
Awesome DataViz — подборка библиотек и ресурсов по визуализации данных.

SQL-EX — практические задания по SQL и справочные материалы. Сайт указывает используемые СУБД и особенности заданий.
Python Data Viz Cookbook — интерактивные примеры визуализаций на pandas, matplotlib, seaborn и plotly; можно запускать и менять код прямо на странице.
DataLiteracy: обучение — русскоязычные материалы о грамотной работе с данными, базовой аналитике и интерпретации результатов.

Introduction to AI Safety, Ethics, and Society — междисциплинарный учебник о безопасности ИИ, этике, общественных рисках и управлении. Это дополнение к темам AI/ML, а не книга по Python.