data-visualization

Plateforme de science des données open source basée sur l'IA.

Une feuille de route ML (Machine Learning) Full Stack implique l'apprentissage des compétences et technologies nécessaires pour maîtriser tous les aspects du machine learning, y compris la collecte et le prétraitement des données, le développement, le déploiement et la maintenance des modèles.

Widget de visualisation de graphe interactif pour Rust propulsé par egui et petgraph

Trame permet d'assembler divers composants et technologies dans une application Web écrite uniquement en Python.

Quand Augur a atteint ses limites, nous avons créé Aveloxis : collecte fiable de données de métriques open source. 40 000 dépôts entièrement collectés en 3 jours, c'est bien, non ?

D3 côté serveur pour la génération de graphiques et cartes statiques ✨📊

ML-capsule est un projet destiné aux débutants et aux passionnés de data science, qu'ils aient ou non un mentor ou une orientation, et souhaitent apprendre le machine learning. En utilisant notre dépôt, ils peuvent apprendre le ML, le DL et de nombreuses technologies connexes à travers différents projets concrets et se préparer aux entretiens.

Suivez vos projets de Data Science. La bibliothèque Python open source de Skore accélère le développement de modèles ML grâce à des rapports d'évaluation automatisés, des conseils méthodologiques intelligents et une analyse complète par validation croisée.

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Une galerie WebGL expérimentale capable de visualiser des dizaines de milliers d'affiches de films sous forme de diagramme de Voronoï

Kepler Mapper : une implémentation flexible en Python de l'algorithme Mapper.

Une visionneuse WebGL pour des images regroupées par UMAP ou TSNE

PyScada est un système SCADA open source utilisant le framework Django comme backend

Une couche maptalks pour le rendu avec three.js.

sjPlot - Visualisation de données pour les statistiques en sciences sociales

qis - analyses de performance, backtesting de portefeuille, analyse des risques et génération de factsheets en Python.

GrimoireLab : plateforme d'analytique et d'insights pour le développement logiciel

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Joyplots en Python avec matplotlib & pandas :chart_with_upwards_trend:

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The Python-ARM Radar Toolkit. Une boîte à outils interactive pilotée par un modèle de données pour le traitement des données de radars météo.

🧇 Créez des graphiques en gaufre (Waffle Charts) en Python.

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🔍 TreeMap SVG de la taille des binaires Go

Cadre pour une mise en œuvre rapide de pipelines de traitement et d'exploitation de données

Analyse de données multidimensionnelles

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Créer de superbes graphiques en coin

ProphitBet est une application de prédiction de paris de football basée sur le Machine Learning. Elle analyse la forme des équipes, calcule les statistiques des matchs et prédit les résultats d'un match à l'aide de méthodes avancées de Machine Learning (ML). Les algorithmes pris en charge dans cette application sont les réseaux de neurones, les forêts d'arbres décisionnels (Random Forests) et les modèles d'ensemble (Ensemble Models).

Visualiser les conversations Bluesky sous forme d'arbre.