data-analysis

nannyml: Python におけるデプロイ後のデータサイエンス

PyMCの教育リソース

汎用ストレージエンジン

部分的に観測された時系列データに対する現実中心の機械学習／ディープラーニングおよびデータマイニング用の Python ツールキット／ライブラリ。欠損値（NaN）を含む不完全で不規則にサンプリングされた産業用多変量時系列データの科学的分析タスク（補間、分類、クラスタリング、予測、異常検知、クリーニング）向けに、50以上の SOTA ニューラルネットワークモデルを搭載

アニメーション化されたデータビジュアライゼーションとデータストーリーのためのライブラリ

Python バインディングを備えた CUDA 向けの GPU 高速化 t-SNE

GitHubデータ分析のためのターミナルベースのツールキット

データ分析とデータサイエンスに関する厳選された500以上のリソース：Python、SQL、統計、ML、AI、可視化、チートシート、ロードマップ、面接対策。初心者から上級者まで。

2次元の表形式データ構造を操作するためのPythonパッケージ

Responsible AI Toolbox は、AI システムの理解を深めるためのモデルとデータの探索・評価用 UI およびライブラリを提供するツールスイートです。これらのツールにより、AI システムの開発者や関係者は、より責任を持って AI の開発と監視を行い、データに基づいたより良いアクションを起こすことができます。

超高速かつカスタマイズ可能な Python チャート

プロトコル設計、データ分析、エビデンスの洞察、学術執筆など、医学研究向けの数百のAIエージェント用スキル。

DATAGEN: 仮説生成、データ分析、レポート作成を自動化する AI 駆動型のマルチエージェント研究アシスタント

強力なアナリティクスソリューション。30秒でセットアップ可能。すべてのデータをシンプルでAI駆動のダッシュボードに表示。完全にセルフホスト可能でGDPRに準拠。Google Analytics、MixPanel、Plausible、Umami、Matomoの代替となります。

DataGear データビジュアライゼーション分析プラットフォーム。自由にあらゆるデータダッシュボードを作成できます。

SQLとPythonでデータパイプラインを構築し、さまざまなソースからデータを取り込み、品質チェックを追加し、エンドツーエンドのフローを構築する

IPython / Jupyterノートブック形式のビッグデータ分析および機械学習向けApache Spark & Python (pySpark) チュートリアル

データフレームを活用した機械学習

データサイエンス、データエンジニアリング、機械学習、ディープラーニング、コンピュータサイエンス、プログラミング、ソフトウェアエンジニアリングなどの分野における 180 以上の YouTube チャンネルの包括的なリスト

ワシントン D.C. で開催された General Assembly の 2015 年データサイエンスコース

👾 naoはオープンソースの分析エージェントです。(1) nao-core CLIでコンテキストを作成し、(2) 誰でも使えるnaoチャットインターフェースをデプロイします

データの内容を把握する：データセットからスキーマ、統計情報、エンティティを抽出する

ktxは、データおよび分析エージェント向けの実行可能なコンテキストレイヤーです。Claude Code、Codex、その他のAIエージェントが、企業の完全なコンテキストを把握して分析データベースを正確にクエリできるようにします。

re_data - ユーザーや CEO に見つかる前にデータの問題を修正します 😊

fklearn: 関数型機械学習

Hacknical：ハッカー＆テクニカル。GitHub ユーザーがより良いレジュメを作成するためのウェブサイト

:truck: Pandas、Dask、cuDF、Dask-cuDF、Vaex、PySpark を使ったアジャイルなデータ前処理ワークフローを簡単に実現

ドローンログアナライザー：DJI/Litchiのフライトログをプライベートかつ一元的に整理・分析するための高性能な汎用ダッシュボードアプリケーション。カスタムフライトログ形式用のプラグインをサポート。Tauri v2、DuckDB、Reactで構築されています。

Python の多クラス混同行列ライブラリ

R でのデータクリーニングのためのシンプルなツール