По каким источникам лучше всего постигать практику машинного обучения в языковой среде python?

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

• Онлайн-курсы. tproger.ru Их можно пройти на Coursera, Udemy, Udacity и других ресурсах. tproger.ru Например, курс «Алгоритмы машинного обучения с нуля» на сайте pikabu.ru позволяет реализовать основные алгоритмы классического машинного обучения на чистом Python, Pandas и NumPy. pikabu.ru
• Книги. vc.ru tproger.ru 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). vc.ru Они концентрируют внимание на функциях и деталях языка Python, которые нужны на практике при анализе данных. vc.ru
• Репозитории на GitHub. habr.com Например, «Data science IPython notebooks» содержит тетрадки по основным библиотекам Python для анализа данных (NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn). habr.com

Выбор источников зависит от личных предпочтений и целей обучения.