data-science

Apache Hamilton membantu ilmuwan dan insinyur data mendefinisikan alur data yang dapat diuji, modular, dan terdokumentasi secara mandiri, yang menyertakan lineage/tracing dan metadata. Dapat dijalankan dan diskalakan di mana pun Python berjalan.

Klien Python untuk Supabase. Kueri Postgres dari Flask, Django, FastAPI. Autentikasi pengguna Python, kebijakan keamanan, edge functions, penyimpanan file, dan streaming data realtime.

Catatan Kuliah Aljabar Linier Menampilkan Python. Seri catatan kuliah ini akan memandu Anda melalui semua konsep wajib tahu yang menetapkan dasar ilmu data atau keterampilan kuantitatif tingkat lanjut. Cocok untuk ahli statistik/ekonometrik, analis kuantitatif, ilmuwan data, dan lainnya untuk dengan cepat menyegarkan aljabar linier dengan bantuan komputasi dan visualisasi Python.

Analisis sel tunggal (single-cell) dengan Python. Dapat diskalakan hingga >100 juta sel.

Algoritma ML 2-2000x lebih cepat, penggunaan memori 50% lebih hemat, berfungsi di semua perangkat keras - baru maupun lama.

ArcticDB adalah database DataFrame serverless berkinerja tinggi yang dibangun untuk ekosistem Data Science Python.

Pustaka Python yang membantu ilmuwan data menyimpulkan kausalitas alih-alih sekadar mengamati korelasi.

Metrik machine learning untuk aplikasi PyTorch yang terdistribusi dan dapat menskalakan.

Repositori untuk mengumpulkan informasi tentang materi studi analisis data dan bidang terkait, perusahaan yang bekerja dengan data, serta kamus konsep

Daftar kurasi makalah penelitian deteksi komunitas beserta implementasinya.

Daftar rekomendasi buku komputer klasik berkualitas tinggi, dengan fitur: hanya mengumpulkan buku berkualitas tinggi dan klasik dari berbagai bidang, tidak mencari kuantitas, hanya fokus pada kualitas.

Layanan peringkat personalisasi Machine Learning low-code untuk artikel, daftar, hasil pencarian, dan rekomendasi yang meningkatkan keterlibatan pengguna. Mesin Learn-to-Rank yang ramah.

Pustaka intuitif untuk menambahkan fungsionalitas pemetaan pada objek scikit-learn.

Pelatihan LLM berbasis data dengan pemilihan sampel dinamis, optimasi campuran domain, dan pembobotan ulang contoh di dalam siklus pelatihan LLaMA-Factory.

Penautan data probabilistik yang cepat, akurat, dan dapat diskalakan dengan dukungan untuk berbagai backend SQL.

Jurnal Machine Learning untuk Topik Tingkat Menengah hingga Lanjutan.

Melabeli, membersihkan, dan memperkaya dataset teks dengan LLM.

IDE berkinerja tinggi untuk Jupyter Notebooks.

Daftar alat BI pilihan yang dikurasi secara aktif. PR dipersilakan!

Tujuan dari CLAIMED adalah untuk memungkinkan pemrograman gaya pembuatan prototipe cepat low-code/no-code agar dapat diintegrasikan secara mulus ke CI/CD produksi.

Asisten penulisan kode AI yang memahami konten data

Pustaka Python sumber terbuka untuk rekayasa dan seleksi fitur yang kompatibel dengan sklearn.

Kuasai dasar-dasar pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan optimasi matematis dengan membangun konsep serta model utama dari nol menggunakan Python.

Jupyter notebook dan dataset dari seri video pandas

Pustaka persiapan data low code sumber terbuka dalam python. Kumpulkan, bersihkan, dan visualisasikan data Anda dalam python dengan beberapa baris kode.

Aplikasi Django yang membuat UI web otomatis untuk skrip Python.

Kompendium Machine Learning & Deep Learning adalah daftar referensi dalam dokumen pribadi saya yang saya kurasi untuk memperluas pengetahuan saya, sekarang menjadi proyek berbagi pengetahuan terbuka yang dikompilasi menggunakan Gitbook.

Dokumentasi dan sampel untuk ArcGIS API for Python

Pengganti modern untuk Jupyter Notebooks

Repositori buku untuk The Turing Way: panduan cara untuk sains data yang dapat direproduksi, etis, dan kolaboratif