data-science

https://bratanic-tomaz.medium.com/ のグラフデータサイエンスに関するブログ記事をサポートする Jupyter ノートブック

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

AI データアプリ向けの統合マルチモーダルバックエンド

簡潔、透明、正確な予測モデリングのための解釈可能なMLパッケージ 🔍 (sklearn互換)

CSV、Postgres、MySQL、Snowflake、SQLiteなどのデータと対話 - AIによるデータ分析と可視化

様々なタスクにおける標準的およびSOTA手法の高品質な実装

LLM を活用した生成 AI データサイエンティストへの成長を支援することに特化した、生成 AI の構築とデプロイに関する 100 以上の厳選されたリソースリスト

コンフォーマル予測に基づき、予測区間の推定とリスク制御を行うscikit-learn互換ライブラリ

:bar_chart: :clipboard: YAML または JSON ファイルを使用したダッシュボード

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

Kafka 向け Python ストリーミング DataFrame

O'Reilly の書籍『Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose and Play』第 2 版の公式コードリポジトリ

fklearn: 関数型機械学習

: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

scikit-learn 互換モデル、統計的手法、基盤モデルを使用した時系列予測用 Python ライブラリ

厳選された人工知能のベストリソースリスト

Python の多クラス混同行列ライブラリ

AIDE：機械学習エンジニアリングのためのLLMエージェント - Wecoの開発元となった研究。OpenAIのMLE-benchで言及されています。

データサイエンティスト向けの効率的な Python のテクニックとツール

AKSharers のための、AKShare 用のシンプルでエレガントな HTTP API ライブラリ AKTools

探索と説明のためのモデル非依存言語

機械学習モデルを自動作成するための高速でカスタマイズ可能なフレームワーク（AutoML）

自然言語データのスケール、評価、保守を行うためのデータサイエンティスト向けオープンソースの選択肢。トレーニングデータをソフトウェア成果物のように扱います。

R でのデータクリーニングのためのシンプルなツール

マーケティング、価格設定、サプライチェーン、スマート製造などのエンタープライズ向けユースケースに対応する、Jupyter notebookの参考資料とデモAI/MLアプリケーションのコレクション

Concrete ML: 完全準同型暗号（FHE）を用いたプライバシー保護 ML フレームワーク。Concrete を基盤とし、従来の ML フレームワークとのバインディングを提供します。

データサイエンティストの学習、成長、キャリアアップを支援する、厳選されたデータサイエンスのリソース（無料および有料）

時系列の機械学習とディープラーニングのためのツールキット

Koç University のディープラーニングフレームワーク