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トピック · data-science

data-science

data-science がタグ付けされた追跡中のオープンソースリポジトリを、スター数順に表示します。

522 件のリポジトリ
  • akshare@akfamily

    AKShareは、人間向けに構築されたPythonの優雅でシンプルな金融データインターフェースライブラリです!オープンソースの金融データインターフェースライブラリ。

    22,381+80直近 7 日のスター増減
  • recommenders@recommenders-team

    レコメンデーションシステムにおけるベストプラクティス。

    21,861-2直近 7 日のスター増減
  • machine-learning-for-trading@stefan-jansen

    トレーディングのための機械学習コード、第3版 — データソースの確保からライブ実行まで。

    20,762+43直近 7 日のスター増減
  • 📺 YouTubeで最新の機械学習/AIコースを発見しよう。

    17,391+4直近 7 日のスター増減
  • ipython@ipython

    IPython自体の公式リポジトリ。IPython組織内の他のリポジトリには、ウェブサイトやドキュメントビルドなどが含まれています。

    16,776+3直近 7 日のスター増減
  • GitHub上のPyTorch関連コンテンツの包括的なリスト。様々なモデル、実装、ヘルパーライブラリ、チュートリアルなど。

    16,663+7直近 7 日のスター増減
  • gensim@piskvorky

    人間のためのトピックモデリング

    16,480+1直近 7 日のスター増減
  • dagster@dagster-io

    データアセットの開発、本番運用、監視のためのオーケストレーションプラットフォーム

    16,092+19直近 7 日のスター増減
  • dvc@treeverse

    🦉 データバージョン管理とML実験

    15,856+7直近 7 日のスター増減
  • Virgilio@virgili0

    データサイエンスeラーニングのための新しいメンター。

    14,977+4直近 7 日のスター増減
  • 優れたビッグデータフレームワーク、リソース、その他の機能を厳選したリスト。

    14,609+8直近 7 日のスター増減
  • RD-Agent@microsoft

    研究開発(R&D)は、特にAI時代において産業生産性の向上に不可欠であり、R&Dの核となる側面は主にデータとモデルに焦点を当てています。私たちは、R&D-Agentを通じてこれらの高価値な汎用R&Dプロセスを自動化することに注力しており、AIがデータ駆動型のAIを推進できるようにします。 🔗https://aka.ms/RD-Agent-Tech-Report

    14,429+64直近 7 日のスター増減
  • MLOpsのための厳選されたリファレンスリスト

    14,180+11直近 7 日のスター増減
  • python-training@jpmorganchase

    ビジネスアナリストおよびトレーダー向けのPythonトレーニング。

    14,064+6直近 7 日のスター増減
  • seaborn@mwaskom

    Pythonによる統計データ可視化

    14,010+2直近 7 日のスター増減
  • fg-data-profiling@Data-Centric-AI-Community

    PandasおよびSpark DataFrame向けの1行コードでのデータ品質プロファイリングと探索的データ分析。

    13,686+2直近 7 日のスター増減
  • Ai-Learn@tangyudi

    AI学習ロードマップ。約200の実践的ケースとプロジェクトを整理し、無料の教材を提供。ゼロから始められ、就職に直結する実践的な学習が可能!対象分野:Python、数学、機械学習、データ分析、深層学習、コンピュータビジョン、自然言語処理、PyTorch, tensorflow, machine-learning, deep-learning, data-analysis, data-mining, mathematics, data-science, artificial-intelligence, python, tensorflow, tensorflow2, caffe, keras, pytorch, algorithm, numpy, pandas, matplotlib, seaborn, nlp, cvなど。

    13,300+13直近 7 日のスター増減
  • trino@trinodb

    大規模データ向け分散SQLクエリエンジンTrinoの公式リポジトリ(旧称: PrestoSQL)(https://trino.io)

    13,200+6直近 7 日のスター増減
  • 毎週トップのML論文をハイライト。

    13,144+18直近 7 日のスター増減
  • python-machine-learning-book@rasbt

    「Python Machine Learning (1st edition)」のコードリポジトリおよび情報リソース

    12,644+0直近 7 日のスター増減
  • OpenRefine@OpenRefine

    OpenRefineは、散在するデータを処理し、改善するための無料のオープンソースの強力なツールです。

    11,979+2直近 7 日のスター増減
  • mycli@dbcli

    AutoCompletion、Syntax Highlighting、Dataframesを備えたリッチなMySQLターミナルクライアント

    11,971+1直近 7 日のスター増減
  • great_expectations@fivetran

    常にデータから何が期待できるかを知っておくこと。

    11,766+20直近 7 日のスター増減
  • ludwig@ludwig-ai

    カスタムLLM、ニューラルネットワーク、その他のAIモデルを構築するためのローコードフレームワーク

    11,748+3直近 7 日のスター増減
  • cleanlab@cleanlab

    Cleanlabのオープンソースライブラリは、実世界のノイズの多いデータとラベルに対応した、データ品質および機械学習のための標準的なデータ中心AIパッケージです。

    11,638-2直近 7 日のスター増減
  • statsmodels@statsmodels

    Statsmodels: Pythonにおける統計モデリングと計量経済学。

    11,603+5直近 7 日のスター増減
  • wandb@wandb

    AI開発者プラットフォーム。Weights & Biasesを使用してモデルのトレーニングとファインチューニングを行い、実験から本番環境までのモデル管理を行う。

    11,249+4直近 7 日のスター増減
  • fiftyone@voxel51

    高品質なデータセットとビジュアルAIモデルの洗練

    11,054+7直近 7 日のスター増減
  • amazon-sagemaker-examples@aws

    例 📓 Amazon SageMaker を使用して機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイする方法を示す Jupyter ノートブック。

    10,983+2直近 7 日のスター増減
  • numerical-linear-algebra@fastai

    fast.aiのComputational Linear Algebraコース用の無料オンライン教科書(Jupyterノートブック形式)

    10,964-1直近 7 日のスター増減
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