data-visualization

Plataforma de ciencia de datos de código abierto impulsada por IA.

Una hoja de ruta de Full Stack ML (Machine Learning) que abarca el aprendizaje de las habilidades y tecnologías necesarias para dominar todos los aspectos del aprendizaje automático, incluyendo la recopilación y preprocesamiento de datos, desarrollo de modelos, despliegue y mantenimiento.

Widget interactivo de visualización de grafos para Rust, impulsado por egui y petgraph.

Trame permite integrar diversos componentes y tecnologías en una aplicación web escrita exclusivamente en Python.

Tras los límites de Augur creamos Aveloxis: recopilación fiable de datos de métricas de OSS. Recopilar 40,000 repositorios en 3 días es un buen resultado, ¿verdad?

D3 del lado del servidor para la generación estática de gráficos y mapas ✨📊

ML-capsule es un proyecto para principiantes y entusiastas de la ciencia de datos que no cuentan con un mentor y desean aprender Machine Learning. A través de este repositorio, pueden aprender ML, DL y tecnologías relacionadas mediante proyectos del mundo real para prepararse para entrevistas.

🎨 Kit de herramientas para generar gráficos con calidad de publicación para revistas como Cell, Nature y Science.

Una galería experimental de WebGL que puede visualizar decenas de miles de pósteres de películas como un diagrama de Voronoi

Realice un seguimiento de su ciencia de datos. La biblioteca de Python de código abierto de Skore acelera el desarrollo de modelos de ML con informes de evaluación automatizados, orientación metodológica inteligente y análisis exhaustivo de validación cruzada.

Kepler Mapper: una implementación flexible en Python del algoritmo Mapper.

Un visor WebGL para imágenes agrupadas mediante UMAP o TSNE.

PyScada es un sistema SCADA de código abierto que utiliza el framework Django como backend

Una capa de maptalks para renderizar con three.js.

sjPlot: visualización de datos para estadísticas en ciencias sociales.

qis: análisis de rendimiento, backtesting de carteras, análisis de riesgos y generación de informes en Python.

GrimoireLab: plataforma para análisis y perspectivas del desarrollo de software

El entorno de trabajo de DuckDB totalmente de código abierto que se ejecuta en tu navegador. Editor SQL, notebooks, gráficos, asistente de IA. Sin instalación, sin registro, sin backend: tus datos nunca salen de la pestaña.

Joyplots en Python con matplotlib y pandas.

Un componente de JavaScript pequeño y de alto rendimiento para analizar y dibujar cadenas SMILES. Publicado bajo licencia MIT.

Python-ARM Radar Toolkit. Un kit de herramientas interactivo basado en modelos de datos para trabajar con datos de radares meteorológicos.

🧇 Crea gráficos de waffle en Python.

Análisis espacial de células individuales en Python

🔍 Mapa de árbol (treemap) en formato SVG para el tamaño de binarios de Go.

Framework de implementación rápida para procesamiento de datos y ejecución de pipelines

Análisis de datos multidimensionales.

Visualiza tus datos de exportación de Apple Health en Grafana.

Crea hermosos gráficos de esquina (corner plots)

ProphitBet es una aplicación de predicción de apuestas de fútbol basada en aprendizaje automático. Analiza el estado de forma de los equipos, calcula estadísticas de partidos y predice resultados mediante métodos avanzados de Machine Learning (ML). Los algoritmos soportados incluyen redes neuronales, bosques aleatorios y modelos de conjunto.

Visualiza las conversaciones de Bluesky como un árbol.