Несколько источников, по которым можно постигать практику машинного обучения в языковой среде Python:

• Онлайн-курсы. 3 Их можно пройти на Coursera, Udemy, Udacity и других ресурсах. 3 Например, курс «Алгоритмы машинного обучения с нуля» на сайте pikabu.ru позволяет реализовать основные алгоритмы классического машинного обучения на чистом Python, Pandas и NumPy. 4
• Книги. 13 Среди полезных книг для изучения машинного обучения на Python можно выделить, например: «Изучаем Python» (Марк Лутц), «Python for Data Analysis. A Complete Guide for Beginners, Including Python Statistics and Big Data Analysis» или «Python for Data Analysis» (Уэс Маккинни). 1 Они концентрируют внимание на функциях и деталях языка Python, которые нужны на практике при анализе данных. 1
• Репозитории на GitHub. 5 Например, «Data science IPython notebooks» содержит тетрадки по основным библиотекам Python для анализа данных (NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn). 5

Выбор источников зависит от личных предпочтений и целей обучения.