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Thema · data-science

data-science

Erfasste Open-Source-Repos mit dem Tag data-science, sortiert nach Sternen.

521 Repos
  • mercury@mljar

    Beeindrucken Sie Ihren Chef und verwandeln Sie ein Jupyter Notebook in eine schöne, teilbare Web-App – keine Callbacks, kein Frontend, kein Umschreiben.

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  • Data-Science-Roadmap@Moataz-Elmesmary

    Data-Science-Roadmap von A bis Z

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  • Finance@shashankvemuri

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  • pipelines@kubeflow

    Machine-Learning-Pipelines für Kubeflow

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  • SwanLab@SwanHubX

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  • cml@iterative

    ♾️ CML - Continuous Machine Learning | CI/CD für ML

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    STUMPY ist eine leistungsstarke und skalierbare Python-Bibliothek für die moderne Zeitreihenanalyse

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  • pandas auf AWS – Einfache Integration mit Athena, Glue, Redshift, Timestream, Neptune, OpenSearch, QuickSight, Chime, CloudWatchLogs, DynamoDB, EMR, SecretManager, PostgreSQL, MySQL, SQLServer und S3 (Parquet, CSV, JSON und EXCEL).

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  • Eine kuratierte Liste fantastischer Ressourcen für verantwortungsvolles maschinelles Lernen.

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  • deepchecks@deepchecks

    Deepchecks: Tests zur kontinuierlichen Validierung von ML-Modellen & Daten. Deepchecks ist eine ganzheitliche Open-Source-Lösung für alle Anforderungen im Bereich KI- & ML-Validierung und ermöglicht das gründliche Testen von Daten und Modellen von der Forschung bis zur Produktion.

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  • geemap@gee-community

    Ein Python-Paket für interaktive geospatialle Analyse und Visualisierung mit Google Earth Engine.

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  • hydrogen@nteract

    :atom: Code interaktiv ausführen, Daten untersuchen und grafisch darstellen. Die volle Leistung von Jupyter-Kerneln in Ihrem bevorzugten Texteditor.

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  • Data Science über die Kommandozeile

    3.968+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • maestro@Netflix

    Maestro: Der Workflow-Orchestrator von Netflix

    3.831+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • scikit-learn-videos@justmarkham

    Jupyter Notebooks aus der scikit-learn-Videoreihe

    3.811+1Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • Andrew-NG-Notes@ashishpatel26

    Dies sind handgeschriebene Notizen zu Kursen von Andrew Ng auf Coursera.

    3.808+6Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • Ein Framework zum Sammeln und Analizieren von Vorhersagemarktdaten, einschließlich des größten öffentlich verfügbaren Datensatzes von Markt- und Handelsdaten für Polymarket und Kalshi.

    3.790+7Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • leafmap@opengeos

    Ein Python-Paket für interaktive Kartierung und Geospatial-Analyse mit minimalem Code in einer Jupyter-Umgebung

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  • tablesaw@jtablesaw

    Java-DataFrame- und Visualisierungsbibliothek

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  • PySR@astroautomata

    Leistungsstarke symbolische Regression in Python und Julia

    3.747+4Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • polyaxon@polyaxon

    KI-Infra / KI-Orchestrierung / KI-Control-Plane

    3.727+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • chartify@spotify

    Python-Bibliothek, die es Data Scientists erleichtert, Diagramme zu erstellen.

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  • rio@rio-labs

    WebApps in purem Python. Kein JavaScript, HTML und CSS erforderlich

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  • Wahrscheinlich die beste kuratierte Liste von Data-Science-Software in Python.

    3.582+8Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • GraphScope@alibaba

    🔨 🍇 💻 🚀 GraphScope: Ein All-in-One-System für groß angelegte Graphenberechnungen von Alibaba

    3.557+1Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • ml-workspace@ml-tooling

    🛠 All-in-One webbasierte IDE, spezialisiert auf Machine Learning und Data Science.

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  • pybroker@edtechre

    Algorithmic Trading in Python mit Machine Learning

    3.519+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • machine-learning@ethen8181

    :earth_americas: Machine-Learning-Tutorials (hauptsächlich in Python3)

    3.498+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
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