data-analysis

Python のデータサイエンスソフトウェアに関するおそらく最も厳選されたリスト。

🛠 機械学習とデータサイエンスに特化した、オールインワンのウェブベース IDE。

表形式データの表示と分析のためのデスクトップアプリケーション

ビッグデータの科学的解析、保存、視覚化を行うROOTの公式リポジトリ

幅広いインターネットソースからデータを抽出し、pandas DataFrame に変換します。

Tableau のオープンソースの代替品。埋め込み可能なビジュアル分析

美しくオープンソースな、WebGPU ベースのチャート作成ライブラリ

時系列データの異常検知向けツールとデータセットのリスト。

コードを書かずにモデルのトレーニング、テスト、使用が可能な、使いやすい機械学習ツール

小規模な金融ナレッジグラフの構築フロー（neo4j / python / cypher / KG）

1行のコードでデータセット、ターゲット値、関連性の可視化と比較を行う。

:bar_chart: D3をベースに構築された、モジュール型のチャートコンポーネントライブラリ

pandas向けの100個のデータパズル。短く簡単なものから非常に難解なものまで（60%完了）

Deepnoteは、AIファーストのデザイン、洗練されたUI、新しいブロック、ネイティブデータ連携を備えたJupyterのドロップイン代替です。お気に入りのIDEでPython、R、SQLをローカルで使用し、Deepnoteクラウドにスケールしてリアルタイムコラボレーション、Deepnoteエージェント、デプロイ可能なデータアプリを実現できます。 https://deepnote.com/

統計、財務、機械学習分析向けのモダン C++ DataFrame

人間とエージェントのための最も高速なビジネスインテリジェンスツール

プライバシーを保護するデータ分析および機械学習のための統合フレームワーク

コードの迅速な記述を支援する Jupyter 拡張機能：コンテキスト認識型 AI チャット、自動補完、スプレッドシート

Apache Hamiltonは、データサイエンティストやエンジニアが、テスト可能でモジュール式かつ自己文書化されたデータフローを定義するのを支援します。データ系統やメタデータを含み、Pythonが動作するすべての環境で実行・スケールします。

Python を活用した線形代数の講義ノート。データサイエンスや高度な量的スキルの基礎となる必須概念を網羅しています。Python の計算と可視化を利用して線形代数を素早く復習したい統計学者、計量経済学者、クオンツアナリスト、データサイエンティストなどに最適です。

iOS、iPadOS、macOS向けの洗練されたモダンな宣言型データ視覚化チャートフレームワーク。非常に強力で、折線、スプライン、エリア、エリアスプライン、カラム、バー、円、散点、角度計、エリアレンジ、エリアスプラインレンジ、カラムレンジ、バブル、箱ひげ図、エラーバー、ファンネル、ウォーターフォール、極座標などのチャートタイプをサポート。

MLアルゴリズムが2〜2000倍高速化、メモリ使用量が50%削減され、新旧すべてのハードウェアで動作します。

ArcticDB は、Python Data Science エコシステム向けに構築された高性能なサーバーレス DataFrame データベースです。

データおよびアナリティクスエンジニア向けの dbt ネイティブなデータ可観測性ソリューション。数分でデータパイプラインを監視できます。プレミアム機能を備えたセルフホストまたはクラウドサービスとして利用可能です。

ブラウザ上で動作する、オフラインかつSQL駆動型のインスタントデータビジュアライゼーション

厳選された素晴らしいBIツールのリスト。プルリクエスト歓迎！

Datartは次世代のデータ可視化オープンプラットフォームです

pandas ビデオシリーズで使用された Jupyter notebook とデータセット

ゼロから Python と機械学習を学ぶためのリポジトリ

Jupyter Notebooks に代わる現代的なツール