#код
В прошлом опросе по питону в комментариях есть ссылки на хорошие ресурсы. Большинство из них я использовал, когда когда-то готовил занятия по питону. Из "странностей" языка моя любимая, пожалуй, эта -

a = [lambda: i for i in range(3)]
b = [f() for f in a]
print (b)

(ниже опрос). Легко объясняется, но совсем нетривиальна до тех пор, пока сам не столкнёшься.

#код
100 упражнений по NumPy на русском языке
https://github.com/alex-sokolov2011/100_Numpy_exercises_Rus_ver

#код
Демки разных методов, есть код на Python, R, Julia и Matlab. Ничего сверхполезного вроде нет, но для новичков будет в самый раз.
http://www.numerical-tours.com/

#код
Забавляет, что в библиотеках, которыми пользуется DS сообщества, при более-менее стандартных именах функций на ровном месте возникают несогласованности. Например, конкатенация матриц / датафреймов / тензоров:
в нумпае - numpy.concatenate,
в пандасе - pandas.concat,
в пайторче - torch.cat.

Некоторые особенности разного именования вызваны разными концепциями средств программирования (например, пометка inplace-методов с помощью аргумента inplace или с помощью знака подчёркивания).

Некоторые просто авторские (например, последний слой предобученных нейросетевых моделей: fc / classifier / head).

Но вот зачем конкатенацию по-разному называть? :)

#код
Довольно известный ресурс про эффективное программирование на питоне (по памяти и по скорости) - но в этом канале я ещё на него ни разу не ссылался. Есть отдельная подборка статей по DS: numpy, pandas, polars и т.п.

https://pythonspeed.com/