data-science
Repositorios de código abierto monitorizados etiquetados con data-science, ordenados por estrellas.
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Hoja de ruta de ciencia de datos de la A a la Z
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Impresiona a tu jefe y convierte un cuaderno de Jupyter en una aplicación web atractiva y compartible, sin callbacks, sin frontend y sin reescribir código.
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Más de 150 programas de Python de finanzas cuantitativas para ayudarte a recopilar, manipular y analizar datos del mercado de valores
★ 4200+20Variación de estrellas de los últimos 7 días - #154★ 4196+4Variación de estrellas de los últimos 7 días
- #155★ 4187+1Variación de estrellas de los últimos 7 días
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⚡️SwanLab - una herramienta de seguimiento y visualización de entrenamiento de IA de código abierto y diseño moderno. Soporta uso en la nube o autohospedado. Integrada con PyTorch / Transformers / verl / LLaMA Factory / ms-swift / Ultralytics / MMEngine / Keras, etc.
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Conviértete en un experto en Inteligencia Artificial, Machine Learning, IA Generativa, Deep Learning, Ciencia de Datos, Procesamiento del Lenguaje Natural, Aprendizaje por Refuerzo y más con este repositorio completo de 0 a 100.
★ 4169+12Variación de estrellas de los últimos 7 días - #158
Una lista impresionante de eventos y oportunidades de becas para estudiantes de informática
★ 4149-2Variación de estrellas de los últimos 7 días - #159
STUMPY es una librería de Python potente y escalable para el análisis moderno de series temporales
★ 4149+1Variación de estrellas de los últimos 7 días - #160
pandas en AWS - Integración sencilla con Athena, Glue, Redshift, Timestream, Neptune, OpenSearch, QuickSight, Chime, CloudWatchLogs, DynamoDB, EMR, SecretManager, PostgreSQL, MySQL, SQLServer y S3 (Parquet, CSV, JSON y EXCEL).
★ 4119+3Variación de estrellas de los últimos 7 días - #161
Una lista seleccionada de recursos increíbles sobre machine learning responsable.
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Deepchecks: Pruebas para la validación continua de modelos de ML y datos. Deepchecks es una solución integral de código abierto para todas tus necesidades de validación de IA y ML, permitiendo probar a fondo tus datos y modelos desde la investigación hasta la producción.
★ 4049+2Variación de estrellas de los últimos 7 días - #163
Un paquete de Python para análisis y visualización geoespacial interactiva con Google Earth Engine.
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:atom: Ejecuta código de forma interactiva, inspecciona datos y realiza gráficos. Todo el poder de los kernels de Jupyter, dentro de tu editor de texto favorito.
★ 4019-1Variación de estrellas de los últimos 7 días - #165
Ciencia de datos en la línea de comandos.
★ 3968-1Variación de estrellas de los últimos 7 días - #166★ 3831+4Variación de estrellas de los últimos 7 días
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Cuadernos de Jupyter de la serie de videos de scikit-learn
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Estas son las notas manuscritas de Andrew Ng en Coursera.
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Un framework para recopilar y analizar datos de mercados de predicción, incluyendo el conjunto de datos de acceso público más grande de datos de mercado y operaciones de Polymarket y Kalshi.
★ 3783+18Variación de estrellas de los últimos 7 días - #170
Un paquete de Python para mapeo interactivo y análisis geoespacial con código mínimo en un entorno Jupyter
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Biblioteca de Python que facilita a los científicos de datos la creación de gráficos.
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Probablemente la mejor lista seleccionada de software de ciencia de datos en Python.
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🔨 🍇 💻 🚀 GraphScope: un sistema integral de computación de grafos a gran escala de Alibaba | 一站式图计算系统
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🛠 IDE web todo en uno especializado en machine learning y data science.
★ 3544+1Variación de estrellas de los últimos 7 días - #179★ 3519+8Variación de estrellas de los últimos 7 días
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:earth_americas: tutoriales de machine learning (principalmente en Python3)
★ 3498+2Variación de estrellas de los últimos 7 días