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 Para a **documentação oficial do NumPy** visite [numpy.org/doc/stable](https://numpy.org/doc/stable).
 
-Abaixo está uma coleção de recursos externos selecionados. Para contribuir, veja o [fim desta página](#add-to-this-list).
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+Below is a curated collection of educational resources, both for self-learning and teaching others, developed by NumPy contributors and vetted by the community.
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 ## Iniciantes
 
 Há uma tonelada de informações sobre o NumPy lá fora. Se você está começando, recomendamos fortemente estes:
 
 <i class="fas fa-chalkboard"></i> **Tutoriais**
 
 * [NumPy Quickstart Tutorial (Tutorial de Início Rápido)](https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html)
+* [NumPy Tutorials](https://numpy.org/numpy-tutorials) A collection of tutorials and educational materials in the format of Jupyter Notebooks developed and maintained by the NumPy Documentation team. To submit your own content, visit the [numpy-tutorials repository on GitHub](https://github.com/numpy/numpy-tutorials).
+* [NumPy Illustrated: The Visual Guide to NumPy *by Lev Maximov*](https://betterprogramming.pub/3b1d4976de1d?sk=57b908a77aa44075a49293fa1631dd9b)
 * [SciPy Lectures](https://scipy-lectures.org/) Além de incluir conteúdo sobre a NumPy, estas aulas oferecem uma introdução mais ampla ao ecossistema científico do Python.
 * [NumPy: the absolute basics for beginners ("o básico absoluto para inciantes")](https://numpy.org/devdocs/user/absolute_beginners.html)
-* [Machine Learning Plus - Introduction to ndarray](https://www.machinelearningplus.com/python/numpy-tutorial-part1-array-python-examples/)
-* [Edureka - Learn NumPy Arrays with Examples ](https://www.edureka.co/blog/python-numpy-tutorial/)
-* [Dataquest - NumPy Tutorial: Data Analysis with Python](https://www.dataquest.io/blog/numpy-tutorial-python/)
 * [NumPy tutorial *por Nicolas Rougier*](https://github.com/rougier/numpy-tutorial)
 * [Stanford CS231 *by Justin Johnson*](http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/)
 * [NumPy User Guide (Guia de Usuário NumPy)](https://numpy.org/devdocs)
@@ -47,9 +47,7 @@ Experimente esses recursos avançados para uma melhor compreensão dos conceitos
 * [100 NumPy Exercises](http://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/numpy.100/index.html) *por Nicolas P. Rougier*
 * [An Introduction to NumPy and Scipy](https://engineering.ucsb.edu/~shell/che210d/numpy.pdf) *por M. Scott Shell*
 * [Numpy Medkits](http://mentat.za.net/numpy/numpy_advanced_slides/) *por Stéfan van der Walt*
-* [NumPy in Python (Advanced)](https://www.geeksforgeeks.org/numpy-python-set-2-advanced/)
-* [Advanced Indexing](https://www.tutorialspoint.com/numpy/numpy_advanced_indexing.htm)
-* [Machine Learning and Data Analytics with NumPy](https://www.machinelearningplus.com/python/numpy-tutorial-python-part2/)
+* [NumPy Tutorials](https://numpy.org/numpy-tutorials) A collection of tutorials and educational materials in the format of Jupyter Notebooks developed and maintained by the NumPy Documentation team. To submit your own content, visit the [numpy-tutorials repository on GitHub](https://github.com/numpy/numpy-tutorials).
 
 <i class="fas fa-book"></i> **Livros**
 
@@ -60,7 +58,6 @@ Experimente esses recursos avançados para uma melhor compreensão dos conceitos
 <i class="far fa-file-video"></i> **Vídeos**
 
 * [Advanced NumPy - broadcasting rules, strides, and advanced indexing](https://www.youtube.com/watch?v=cYugp9IN1-Q) *por Juan Nunuz-Iglesias*
-* [Advanced Indexing Operations in NumPy Arrays](https://www.youtube.com/watch?v=2WTDrSkQBng) *por Amuls Academy*
 
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 ## Citando a NumPy
 
 Se a NumPy é importante na sua pesquisa, e você gostaria de dar reconhecimento ao projeto na sua publicação acadêmica, por favor veja [estas informações sobre citações](/pt/citing-numpy).
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