data-science

上司を唸らせる、Jupyterノートブックを美しく共有可能なWebアプリに変換 — コールバック不要、フロントエンド不要、書き換え不要。

データサイエンスのAからZまでのロードマップ

株式市場データの収集、操作、分析を支援する150以上の定量金融Pythonプログラム

Kubeflowのための機械学習パイプライン

⚡️SwanLab - オープンソースでモダンなデザインのAIトレーニング追跡・可視化ツール。Cloud/セルフホスト利用をサポート。PyTorch / Transformers / verl / LLaMA Factory / ms-swift / Ultralytics / MMEngine / Kerasなどと統合。

♾️ CML - 継続的機械学習 | MLのためのCI/CD

この完全な0から100のリポジトリで、Artificial Intelligence、Machine Learning、Generative AI、Deep Learning、Data Science、Natural Language Processing、Reinforcement Learningなどを習得しましょう

コンピュータサイエンス学生向けの素晴らしいイベントおよびフェローシップ機会のリスト。

STUMPYは、モダンな時系列分析のための強力でスケーラブルなPythonライブラリです。

pandas on AWS - Athena, Glue, Redshift, Timestream, Neptune, OpenSearch, QuickSight, Chime, CloudWatchLogs, DynamoDB, EMR, SecretManager, PostgreSQL, MySQL, SQLServer, S3 (Parquet, CSV, JSON, EXCEL) との容易な統合

優れた責任ある機械学習リソースの厳選リスト。

Deepchecks: MLモデルとデータの継続的検証のためのテスト。Deepchecksは、研究から本番環境までのデータとモデルを徹底的にテスト可能にする、AIおよびML検証ニーズに対応する包括的なオープンソースソリューションです。

Google Earth Engineを用いた対話型地理空間解析および可視化のためのPythonパッケージ。

:atom: コードを対話的に実行、データを検査、プロット。お気に入りのテキストエディタ内でJupyterカーネルの全機能を活用。

コマンドラインでのデータサイエンス

Maestro: Netflixのワークフローオーケストレーター

scikit-learnのビデオシリーズからのJupyterノートブック

これはAndrew NGによるCourseraの手書きノートです。

PolymarketとKalshiの市場および取引データに関する、公開されている最大規模のデータセットを含む、予測市場データを収集・分析するためのフレームワーク。

Jupyter環境で最小限のコーディングでインタラクティブなマッピングと地理空間分析を行うためのPythonパッケージ

Java用データフレームおよび可視化ライブラリ

PythonとJuliaにおける高性能な記号的リグレッション

AIインフラ / AIオーケストレーション / AIコントロールプレーン

データサイエンティストが簡単にチャートを作成できるようにする Python ライブラリ

純粋な Python による WebApps。JavaScript、HTML、CSS は不要です

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。

🔨 🍇 💻 🚀 GraphScope：Alibaba によるワンストップ大規模グラフ計算システム

🛠 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。

機械学習を用いた Python によるアルゴリズムトレーディング

:earth_americas: 機械学習チュートリアル（主にPython3）