data-analysis

nannyml : science des données post-déploiement en Python

Ressources pédagogiques pour PyMC

Le moteur de stockage universel.

Boîte à outils Python pour l'apprentissage automatique et profond axé sur la réalité et l'exploration de données sur des séries temporelles partiellement observées, incluant plus de 50 modèles de réseaux neuronaux SOTA pour des tâches d'analyse scientifique (imputation, classification, clustering, prévision, détection d'anomalies, nettoyage) sur des séries temporelles multivariées industrielles échantillonnées irrégulièrement avec des valeurs manquantes NaN.

Bibliothèque pour la visualisation de données animées et le data storytelling.

t-SNE accéléré par GPU pour CUDA avec des bindings Python.

Boîte à outils en ligne de commande pour l'analyse de données GitHub

Plus de 500 ressources sélectionnées pour l'analyse de données et la science des données : Python, SQL, statistiques, ML, IA, visualisation, aide-mémoire, feuilles de route, préparation aux entretiens. Pour débutants et experts.

Package Python pour la manipulation de structures de données tabulaires bidimensionnelles

Responsible AI Toolbox est une suite d'outils fournissant des interfaces utilisateur et des bibliothèques d'exploration et d'évaluation de modèles et de données, permettant une meilleure compréhension des systèmes d'IA. Ces interfaces et bibliothèques permettent aux développeurs et aux parties prenantes des systèmes d'IA de développer et de surveiller l'IA de manière plus responsable, et de prendre de meilleures décisions basées sur les données.

Graphiques Python ultra-rapides et personnalisables

Des centaines de compétences d'agents pour la recherche médicale, incluant la conception de protocoles, l'analyse de données, les perspectives probantes et la rédaction académique.

DATAGEN : assistant de recherche multi-agents piloté par l'IA, automatisant la génération d'hypothèses, l'analyse de données et la rédaction de rapports.

Solution d'analyse puissante. Configuration en 30 secondes. Affichez toutes vos données sur un tableau de bord simple piloté par l'IA. Entièrement auto-hébergeable et conforme au RGPD. Alternative à Google Analytics, MixPanel, Plausible, Umami et Matomo.

Plateforme d'analyse et de visualisation de données DataGear pour créer librement tout type de tableau de bord.

Construisez des pipelines de données avec SQL et Python, ingérez des données provenant de diverses sources, ajoutez des contrôles de qualité et créez des flux de bout en bout.

Tutoriels Apache Spark et Python (pySpark) pour l'analyse de Big Data et le Machine Learning sous forme de notebooks IPython / Jupyter

Apprentissage automatique avec des dataframes.

Une liste complète de plus de 180 chaînes YouTube dédiées à la science des données, à l'ingénierie des données, au machine learning, au deep learning, à l'informatique, à la programmation et au génie logiciel.

Cours de science des données 2015 de General Assembly à Washington, DC

nao est un agent d'analyse open source. (1) Créez un contexte avec l'interface en ligne de commande nao-core, (2) déployez l'interface de chat nao pour tous.

Que contiennent vos données ? Extrayez le schéma, les statistiques et les entités de vos jeux de données.

ktx est une couche de contexte exécutable pour les agents de données et d'analyse 🐙 Permet à Claude Code, Codex ou d'autres agents IA d'interroger des bases de données analytiques avec précision et avec le contexte complet de votre entreprise

re_data - corrigez les problèmes de données avant que vos utilisateurs et votre PDG ne les découvrent.

fklearn : Apprentissage automatique fonctionnel

Hacknical, hacker et technique. Un site web permettant aux utilisateurs de GitHub de créer un meilleur CV.

Flux de travail de préparation de données agiles simplifiés avec Pandas, Dask, cuDF, Dask-cuDF, Vaex et PySpark

Analyseur de journaux de drone : une application de tableau de bord universelle haute performance pour organiser et analyser les journaux de vol DJI/Litchi de manière privée. Supporte des plugins pour les formats de journaux personnalisés. Construit avec Tauri v2, DuckDB et React.

Bibliothèque de matrice de confusion multi-classes en Python.

Outils simples pour le nettoyage de données en R