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Tema · data-science

data-science

Repositorios de código abierto monitorizados etiquetados con data-science, ordenados por estrellas.

520 repositorios
  • tv@alexhallam

    📺(tv) Tidy Viewer es un formateador CLI multiplataforma para CSV que utiliza estilos de columna para maximizar la experiencia del usuario.

    2165+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • nannyml@NannyML

    nannyml: ciencia de datos posdespliegue en Python

    2151+2Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • MEDIUM_NoteBook@cerlymarco

    Repositorio que contiene notebooks de mis publicaciones en Medium

    2144+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • pymc-resources@pymc-devs

    Recursos educativos de PyMC

    2104+2Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • doit@pydoit

    Herramienta de automatización y gestión de tareas mediante CLI.

    2084+4Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • TileDB@TileDB-Inc

    El motor de almacenamiento universal

    2074+3Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • PyPOTS@WenjieDu

    Una caja de herramientas/biblioteca de Python para aprendizaje automático/profundo y minería de datos centrados en la realidad sobre series temporales parcialmente observadas, con más de 50 modelos de redes neuronales SOTA para tareas de análisis científico (imputación, clasificación, agrupamiento, pronóstico, detección de anomalías, limpieza) en series temporales multivariadas industriales incompletas y muestreadas irregularmente con valores faltantes NaN.

    2054+6Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • bytewax@bytewax

    Procesamiento de flujos en Python.

    2048+1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • azureml-examples@Azure

    Ejemplos oficiales de Azure Machine Learning creados por la comunidad y probados con GitHub Actions.

    2028+2Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • featureform@featureform

    El Virtual Feature Store. Convierte tu infraestructura de datos existente en un feature store.

    1985+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • 🚀 Recursos de IA GRATIS: 🎓 Cursos, 👷 Empleos, 📝 Blogs, 🔬 Investigación en IA y muchos más, ¡para todos!

    1969+6Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • MachineLearningStocks@robertmartin8

    Uso de Python y scikit-learn para realizar predicciones bursátiles

    1961+1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • MLJ.jl@JuliaAI

    Un framework de aprendizaje automático para Julia

    1938+2Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • feathr@feathr-ai

    Feathr – Una plataforma de ingeniería de datos e IA escalable y unificada para empresas

    1937-1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • diffgram@diffgram

    El almacén de datos de IA para esquemas, BLOBs y predicciones. Úsalo con tus aplicaciones o integra supervisión humana, flujo de trabajo de datos y catálogo de UI integrados para obtener el máximo valor de tus datos de IA.

    1909+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • Una lista curada de artículos y recursos sobre detección de fraudes, anomalías y valores atípicos basados en grafos y Transformers.

    1889+2Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • awesome-data-analysis@PavelGrigoryevDS

    Más de 500 recursos seleccionados para análisis de datos y ciencia de datos: Python, SQL, estadística, ML, IA, visualización, hojas de referencia, hojas de ruta y preparación de entrevistas. Para principiantes y expertos.

    1885+27Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • lit@camoverride

    Literatura para el profesional de IA autodidacta! 📚

    1856+2Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • awesome-fraud-detection-papers@benedekrozemberczki

    Una lista curada de artículos de minería de datos sobre la detección de fraudes.

    1827+1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • responsible-ai-toolbox@microsoft

    Responsible AI Toolbox es un conjunto de herramientas que proporciona interfaces de usuario y bibliotecas para la exploración y evaluación de modelos y datos, permitiendo una mejor comprensión de los sistemas de IA. Estas interfaces y bibliotecas permiten a los desarrolladores y partes interesadas de los sistemas de IA desarrollar y supervisar la IA de forma más responsable, tomando mejores decisiones basadas en datos.

    1827+5Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • xy@reflex-dev

    Gráficos en Python ultrarrápidos y personalizables

    1806+27Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • tidyverse@tidyverse

    Instala y carga fácilmente paquetes del tidyverse

    1801+1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • DATAGEN@zi-yue-1129

    DATAGEN: Asistente de investigación multiagente impulsado por IA que automatiza la generación de hipótesis, el análisis de datos y la redacción de informes.

    1795+3Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • Deep_Learning_Machine_Learning_Stock@LastAncientOne

    Las acciones de Deep Learning y Machine Learning representan oportunidades prometedoras tanto para inversores como para operadores a corto y largo plazo.

    1787+3Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • AlphaPy@ScottfreeLLC

    AutoML de Python para sistemas de trading y apuestas deportivas.

    1745-1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • Apuestas deportivas en la NBA utilizando aprendizaje automático.

    1696+4Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • mlrun@mlrun

    MLRun es una plataforma MLOps de código abierto para construir y gestionar rápidamente aplicaciones de ML continuas a lo largo de su ciclo de vida. MLRun se integra en tu entorno de desarrollo y CI/CD, automatizando la entrega de datos de producción, pipelines de ML y aplicaciones en línea.

    1694+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • mlr@mlr-org

    Aprendizaje automático en R

    1687-1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • spark-py-notebooks@jadianes

    Tutoriales de Apache Spark y Python (pySpark) para análisis de Big Data y Machine Learning en formato de notebooks de IPython / Jupyter.

    1660+1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • skrub@skrub-data

    Machine learning con dataframes.

    1651+2Variación de estrellas de los últimos 7 días
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