data-visualization

Open-Source-KI-gestützte Data-Science-Plattform.

Eine Full-Stack-ML-Roadmap (Machine Learning) vermittelt die notwendigen Fähigkeiten und Technologien, um in allen Aspekten des maschinellen Lernens kompetent zu werden, einschließlich Datenerfassung und -vorverarbeitung, Modellentwicklung, Bereitstellung und Wartung.

Interaktives Graphen-Visualisierungs-Widget für Rust, angetrieben von egui und petgraph

Trame ermöglicht es, verschiedene Komponenten und Technologien zu einer Webanwendung zu verknüpfen, die ausschließlich in Python geschrieben ist.

Als Augur an seine Grenzen stieß, entwickelten wir Aveloxis: Zuverlässiges Sammeln von OSS-Metrikdaten. 40.000 Repositories in 3 Tagen vollständig zu erfassen ist gut, oder?

Server-seitiges D3 für die Erstellung statischer Diagramme und Karten ✨📊

ML-capsule ist ein Projekt für Anfänger und erfahrene Data-Science-Enthusiasten, die keinen Mentor oder keine Anleitung haben und Machine Learning lernen möchten. Mit unserem Repository können sie ML, DL und viele verwandte Technologien anhand verschiedener realer Projekte erlernen und sich auf Vorstellungsgespräche vorbereiten.

Eine experimentelle WebGL-Galerie, die Zehntausende von Filmplakaten als Voronoi-Diagramm visualisieren kann

🎨 Toolkit zum Generieren von Diagrammen in Publikationsqualität für Zeitschriften wie Cell, Nature und Science

Behalten Sie den Überblick über Ihre Data Science. Skores Open-Source-Python-Bibliothek beschleunigt die Entwicklung von ML-Modellen durch automatisierte Evaluierungsberichte, intelligente methodische Anleitung und umfassende Kreuzvalidierungsanalysen.

Kepler Mapper: Eine flexible Python-Implementierung des Mapper-Algorithmus.

Ein WebGL-Viewer für UMAP- oder TSNE-geclusterte Bilder

PyScada ist ein Open-Source-SCADA-System, das das Django-Framework als Backend nutzt.

Eine maptalks-Ebene zum Rendern mit three.js.

sjPlot – Datenvisualisierung für die Statistik in den Sozialwissenschaften

qis – Performance-Analysen, Portfolio-Backtesting, Risikoanalysen und Factsheet-Berichte in Python.

GrimoireLab: Plattform für Softwareentwicklungs-Analysen und -Einblicke

Die vollständig quelloffene DuckDB-Workbench, die in Ihrem Browser läuft. SQL-Editor, Notizbücher, Diagramme, KI-Assistent. Keine Installation, keine Registrierung, kein Backend – Ihre Daten verlassen niemals den Tab.

Joyplots in Python mit matplotlib & pandas :chart_with_upwards_trend:

Eine kleine, hochperformante JavaScript-Komponente zum Parsen und Zeichnen von SMILES-Strings. Veröffentlicht unter der MIT-Lizenz.

Das Python-ARM Radar Toolkit. Ein datenmodellgesteuertes, interaktives Toolkit für die Arbeit mit Wetterradardaten.

🧇 Waffle-Charts in Python erstellen.

Räumliche Einzelzellanalyse in Python.

SVG-Treemap für die Größe von Go-Binärdateien

Framework zur schnellen Implementierung von Datenverarbeitungs- und Betriebspipelines

Mehrdimensionale Datenanalyse.

Visualisierung von Apple Health-Exportdaten in Grafana

Erstellung ansprechender Corner-Plots.

ProphitBet ist eine Machine-Learning-Anwendung zur Vorhersage von Fußballwetten. Sie analysiert die Form von Teams, berechnet Spielstatistiken und prognostiziert Spielergebnisse mithilfe fortschrittlicher Machine-Learning-Methoden (ML). Unterstützte Algorithmen sind neuronale Netze, Random Forests und Ensemble-Modelle.

Visualisierung von Bluesky-Konversationen als Baumstruktur.