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Python 데이터 과학 소프트웨어를 모은 최고의 큐레이션 리스트

🛠 머신러닝 및 데이터 과학에 특화된 올인원 웹 기반 IDE.

표 형식 데이터를 조회하고 분석하기 위한 데스크톱 애플리케이션

빅데이터의 과학적 분석, 저장, 시각화를 위한 ROOT의 공식 저장소

다 다양한 인터넷 소스의 데이터를 pandas DataFrame으로 추출

Tableau의 오픈 소스 대안. 임베디드 시각적 분석

아름답고 오픈 소스인 WebGPU 기반 차트 라이브러리

시계열 데이터 이상 탐지를 위한 도구 및 데이터셋 목록

코드를 작성하지 않고도 모델을 학습, 테스트 및 사용할 수 있는 유용한 머신러닝 도구

소형 금융 지식 그래프 구축 파이프라인(neo4j / python / cypher / KG)

한 줄의 코드로 데이터셋, 타겟 값, 연관성을 시각화하고 비교합니다.

Apache DevLake는 DevOps 주의 분산된 데이터를 수집, 분석 및 시각화하여 엔지니어링 우수성, 개발자 경험 및 커뮤니티 성장을 위한 인사이트를 추출하는 오픈소스 개발 데이터 플랫폼입니다.

pandas를 위한 100개의 데이터 퍼즐, 간단하고 짧은 문제부터 매우 까다로운 문제까지 (60% 완료)

Deepnote은 AI 중심 디자인, 세련된 UI, 새로운 블록, 네이티브 데이터 통합 기능을 갖춘 Jupyter의 완벽한 대체재입니다. 선호하는 IDE에서 Python, R, SQL을 로컬로 사용한 후 Deepnote 클라우드로 확장하여 실시간 협업, Deepnote 에이전트, 배포 가능한 데이터 앱을 이용하세요. https://deepnote.com/

모던 C++ 기반의 통계, 금융, 머신러닝 분석을 위한 C++ DataFrame

인간과 에이전트를 위한 가장 빠른 비즈니스 인텔리전스 도구.

개인정보 보호 데이터 분석 및 머신러닝을 위한 통합 프레임워크

더 빠른 코드 작성을 돕는 Jupyter 확장 프로그램: 컨텍스트 인식 AI Chat, 자동 완성 및 Spreadsheet

Apache Hamilton은 데이터 과학자와 엔지니어가 데이터 혈통(lineage)/추적 및 메타데이터를 인코딩하는 테스트 가능하고 모듈화된 자체 문서화 데이터 흐름을 정의할 수 있도록 돕습니다. Python이 실행되는 모든 곳에서 실행되고 확장됩니다.

Python을 활용한 선형대수학 강의 노트. 이 강의 노트 시리즈는 Python 연산 및 시각화의 도움을 받아 데이터 과학이나 고급 퀀트 역량의 기반이 되는 필수 개념들을 빠르게 복습할 수 있도록 안내합니다. 통계학자/계량경제학자, 퀀트 애널리스트, 데이터 과학자 등에게 적합합니다.

📈📊📱💻🖥️ iOS, iPadOS, macOS를 위한 우아하고 현대적인 선언형 데이터 시각화 차트 프레임워크. 매우 강력하며 꺾은선형, 스플라인, 영역, 영역 스플라인, 열, 막대, 원형, 산점도, 각도 게이지, 영역 범위, 영역 스플라인 범위, 열 범위, 버블, 상자 그림, 오차 막대, 깔때기형, 폭포수 및 극좌표 차트 유형을 지원합니다.

2~2000배 빠른 ML 알고리즘, 50% 줄어든 메모리 사용량, 신구 모든 하드웨어 지원

Python Data Science 생태계를 위해 구축된 고성능 서버리스 DataFrame 데이터베이스, ArcticDB.

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Datart는 차세대 데이터 시각화 오픈 플랫폼입니다

pandas 비디오 시리즈의 Jupyter 노트북 및 데이터셋

파이썬과 머신러닝을 처음부터 배우는 데 도움을 주는 저장소입니다.

Jupyter Notebook의 현대적인 대체재입니다.