Самый простой способ настроить окружение - установить Anaconda. Вместей с ней устанавливаются сам Python, разнообразные библиотеки, Anaconda Navigator (GUI), Anaconda prompt и т.д. Также можно не устанавливать Anaconda, а самостоятельно установить Python, нужные библиотеки с помощью pip (doc, кратко) и удобную среду разработки.
Большинство примеров будут реализованы в Jupyter Notebook
Библиотеки, которые будут использоваться в течение курса:
- Программирование и научные вычисления на языке Python
- Шпаргалка по NumPy
- Шпаргалка по Pandas
- Курсы по машинному обучению. Раз и два
- Открытый курс машинного обучения от сообщества OpenDataScience (Russian, English)
- Учебник по машинному обучению, Школа Анализа Данных Яндекса
- Kaggle
- SVM visualization. Stanford, CS231n
- Loss landscape visualization
- Gradient Boosting explained, visual demonstration
- Краткое руководство по Markdown
- Образовательные платформы: Coursera, edX, NPTEL, Stepik, MIT OpenCourseWare и другие.
- Книга по LaTex: "Набор и верстка в системе LaTex", С. М. Львовский