data-analysis
Repositorios de código abierto monitorizados etiquetados con data-analysis, ordenados por estrellas.
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Probablemente la mejor lista seleccionada de software de ciencia de datos en Python.
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🛠 IDE web todo en uno especializado en machine learning y data science.
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El repositorio oficial de ROOT: análisis, almacenamiento y visualización de grandes datos de forma científica
★ 3292+0Variación de estrellas de los últimos 7 días - #65
Extrae datos de una amplia gama de fuentes de Internet en un DataFrame de pandas.
★ 3240+2Variación de estrellas de los últimos 7 días - #66
Una alternativa de código abierto a Tableau. Análisis visual incrustable
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Lista de herramientas y conjuntos de datos para la detección de anomalías en datos de series temporales.
★ 3161+0Variación de estrellas de los últimos 7 días - #69
una excelente herramienta de machine learning que te permite entrenar, probar y usar modelos sin escribir código
★ 3138+0Variación de estrellas de los últimos 7 días - #70
Proceso de construcción de un pequeño grafo de conocimiento financiero (neo4j / python / cypher / KG)
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Visualiza y compara conjuntos de datos, valores objetivo y asociaciones con una sola línea de código.
★ 3122+1Variación de estrellas de los últimos 7 días - #72
Apache DevLake es una plataforma de datos de desarrollo de código abierto para ingerir, analizar y visualizar datos fragmentados de herramientas de DevOps, extrayendo información para la excelencia en ingeniería, la experiencia del desarrollador y el crecimiento de la comunidad.
★ 3121+5Variación de estrellas de los últimos 7 días - #73
100 rompecabezas de datos para pandas, que van desde cortos y simples hasta súper difíciles (60% completado)
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Deepnote es un reemplazo directo para Jupyter con un diseño centrado en la IA, una interfaz elegante, nuevos bloques e integraciones de datos nativas. Usa Python, R y SQL localmente en tu IDE favorito, luego escala a la nube de Deepnote para colaboración en tiempo real, el agente de Deepnote y aplicaciones de datos desplegables. https://deepnote.com/
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DataFrame de C++ para análisis estadístico, financiero y de ML en C++ moderno
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Un framework unificado para análisis de datos y machine learning con preservación de privacidad
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Extensiones de Jupyter que te ayudan a escribir código más rápido: chat de IA consciente del contexto, autocompletado y hoja de cálculo
★ 2645-2Variación de estrellas de los últimos 7 días - #79
Apache Hamilton ayuda a los científicos de datos e ingenieros a definir flujos de datos comprobables, modulares y autodocumentados que codifican la procedencia, el rastreo y los metadatos. Se ejecuta y escala en cualquier lugar donde lo haga Python.
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Apuntes de clases de álgebra lineal con Python. Esta serie de apuntes te guiará a través de todos los conceptos imprescindibles que sientan las bases de la ciencia de datos o habilidades cuantitativas avanzadas. Adecuado para estadísticos, econometristas, analistas cuantitativos, científicos de datos, etc., para repasar rápidamente el álgebra lineal con la asistencia de computación y visualización en Python.
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Algoritmos de ML de 2 a 2000x más rápidos, 50% menos de uso de memoria, funciona en todo tipo de hardware, nuevo y antiguo.
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Datart es una plataforma abierta de visualización de datos de próxima generación
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Notebooks de Jupyter y conjuntos de datos de la serie de videos de pandas.
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