Update README_ru.md

Author: huhuhang

README_ru.md

@@ -8,14 +8,13 @@
 <img width="128px" src="https://file.labex.io/path/gdqX0QgXsYjL.png">
 </div>
 
-NumPy является основой научных вычислений в Python. Эта структура навыков предлагает систематический подход к изучению NumPy. Идеально подходит для начинающих в области науки о данных, она предоставляет структурированный путь обучения для освоения операций с массивами, широковещательной передачи и численных алгоритмов. Практические, не видео-курсы и упражнения в игровом пространстве для численного анализа помогут вам развить реальные навыки в эффективной манипуляции данными и вычислениях.
-
-|   Индекс | Название                                                                                     | Сложность   | Repo                                                               | Практика                                                                       |
-|----------|----------------------------------------------------------------------------------------------|-------------|--------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------|
-|        1 | [Быстрый старт с NumPy](https://labex.io/ru/courses/quick-start-with-numpy)                  | Начинающий  | [🔗 Repo](https://github.com/labex-labs/quick-start-with-numpy)    | [🚀 Начать Лабораторию](https://labex.io/ru/courses/quick-start-with-numpy)    |
-|        2 | [Практические лабораторные работы по NumPy](https://labex.io/ru/courses/numpy-practice-labs) | Начинающий  | [🔗 Repo](https://github.com/labex-labs/numpy-practice-labs)       | [🚀 Начать Лабораторию](https://labex.io/ru/courses/numpy-practice-labs)       |
-|        3 | [Задачи для практики с NumPy](https://labex.io/ru/courses/numpy-practice-challenges)         | Начинающий  | [🔗 Repo](https://github.com/labex-labs/numpy-practice-challenges) | [🚀 Начать Лабораторию](https://labex.io/ru/courses/numpy-practice-challenges) |
-|        4 | [100 упражнений по NumPy](https://labex.io/ru/courses/100-numpy-exercises)                   | Средний     | [🔗 Repo](https://github.com/labex-labs/100-numpy-exercises)       | [🚀 Начать Лабораторию](https://labex.io/ru/courses/100-numpy-exercises)       |
+Изучите NumPy, основу научных вычислений в Python, с помощью структурированного учебного плана, разработанного для начинающих. Эта коллекция практических курсов по NumPy предлагает систематический подход к освоению операций с массивами, бродкастинга и численных алгоритмов. Благодаря практическим упражнениям на площадке для численного анализа вы разовьете реальные навыки эффективной обработки и вычислений данных. Этот план идеально подходит для всех, кто начинает свой путь в науке о данных.
+
+|   Индекс | Название                                                                             | Сложность   | Repo                                                               | Практика                                                                       |
+|----------|--------------------------------------------------------------------------------------|-------------|--------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------|
+|        1 | [NumPy для начинающих](https://labex.io/ru/courses/numpy-for-beginners)              | Начинающий  | [🔗 Repo](https://github.com/labex-labs/numpy-for-beginners)       | [🚀 Начать Лабораторию](https://labex.io/ru/courses/numpy-for-beginners)       |
+|        2 | [Задачи для практики с NumPy](https://labex.io/ru/courses/numpy-practice-challenges) | Начинающий  | [🔗 Repo](https://github.com/labex-labs/numpy-practice-challenges) | [🚀 Начать Лабораторию](https://labex.io/ru/courses/numpy-practice-challenges) |
+|        3 | [100 упражнений по NumPy](https://labex.io/ru/courses/100-numpy-exercises)           | Начинающий  | [🔗 Repo](https://github.com/labex-labs/100-numpy-exercises)       | [🚀 Начать Лабораторию](https://labex.io/ru/courses/100-numpy-exercises)       |
 
 ## Больше