diff --git a/lab_schedule_1143.md b/lab_schedule_1143.md
index e69de29..9b01427 100644
--- a/lab_schedule_1143.md
+++ b/lab_schedule_1143.md
@@ -0,0 +1,58 @@
+# Порядок сдачи лабораторных
+----------------------------
+
+Для выполнения лабораторных работ требуется сначала установить на свой компьютер Python 3.10. Скачать можно [здесь] (https://www.python.org/downloads/)
+
+Далее требуется установить Jupyter Notebook, гайд [здесь] (https://jupyter.org/install).
+
+Для windows:
+- Нажать win+R
+- Напечатать во всплывшем окне cmd
+- В появившейся консоли ввести pip install jupyterlab или pip install notebook
+- Для того чтобы открыть jupyter в консоли вводим jupyter-lab или jupyter-notebook в зависимости от предыдущего шага
+
+
+## Лабораторная №1
+### Базовый Python
+Будут рассмотрены типы данных, операторы, функции, классы и их применение в языке и примеры задач.
+
+## Лабораторная №2
+### Практические задачи Python
+Будут представлены для самостоятельного решения задачи:
+- Работа со строками
+- Работа со списками
+- Создание функций для решения задач
+- Создание классов
+
+## Лабораторная №3
+### Введение в numpy, pyplot, pandas
+Будут рассмотрены кейсы применения данных модулей. 
+Pandas как альтернатива маленьким БД и работе в excel. 
+Графическое представление данных.
+
+## Лабораторная №4
+### Практические задачи numpy, pyplot, pandas
+Будут представлены для самостоятельного решения задачи:
+- Создание матриц заданной размерности и работа с ними
+- Генерация псевдослучайных последовательностей
+- Работа с данными в Pandas
+- Графическое представление данных
+
+## Лабораторная №5
+### Введение в ML (sklearn)
+в разработке...
+
+## Лабораторная №6
+### Практические задачи ML (sklearn)
+в разработке...
+
+
+## Лабораторная №7
+### Введение в DL (pytorch)
+в разработке...
+
+
+## Лабораторная №8
+### Практические задачи DL (pytorch)
+в разработке...
+