data-analysis

Framework orientado pela comunidade, simples, porém poderoso, para computação distribuída sobre dados de forma rápida e econômica.

🌀 O que realmente está no seu pacote de dados do Discord?

Kit de ferramentas de mineração de dados ELKI

Detecção de ponto de inflexão (knee point) em Python :chart_with_upwards_trend:

Engenharia de recursos (feature engineering) é o processo de usar conhecimento do domínio para extrair recursos de dados brutos por meio de técnicas de mineração de dados. Esses recursos podem ser usados para melhorar o desempenho de algoritmos de aprendizado de máquina. A engenharia de recursos pode ser considerada como o próprio aprendizado de máquina aplicado.

scikit-mobility: análise de mobilidade em Python

Uma biblioteca Python alimentada por Modelos de Linguagem (LLMs) para descoberta e análise de dados conversacionais.

Código e dados para a segunda edição de "Practical SQL" por Anthony DeBarros, publicado pela No Starch Press.

DataFoundry é uma bancada de trabalho de IA de código aberto para análise de dados, unificando fontes de dados, conhecimento, ferramentas e tempo de execução de agentes em um espaço de trabalho governado para análises interativas.

Comece a programar em bancos de dados SQL. Este guia para iniciantes oferece tutoriais passo a passo, exemplos práticos, exercícios e recursos para dominar o SQL. Vamos desbloquear o poder dos dados com o SQL!

Lista de artigos atualizada continuamente sobre avanços em Data Agents. Repositório complementar ao nosso artigo "A Survey of Data Agents: Emerging Paradigm or Overstated Hype?"

Materiais para acompanhar o livro Hands-On Data Analysis with Pandas – Second Edition

Um pacote Python poderoso, agnóstico a formato e orientado pela comunidade para analisar e visualizar dados de ciências da Terra

Exporte playlists do Spotify usando a Web API. Analise-as no Jupyter notebook.

Plataforma de ciência de dados impulsionada por IA de código aberto.

Tabelas dinâmicas e gráficos com suporte a arrastar e soltar para Jupyter/IPython Notebook, utilizando PivotTable.js

Transformação de dados avançada e rápida em R

Um Roadmap de ML (Machine Learning) Full Stack envolve o aprendizado das habilidades e tecnologias necessárias para se tornar proficiente em todos os aspectos de machine learning, incluindo coleta e pré-processamento de dados, desenvolvimento de modelos, implantação e manutenção.

Código e dados para a primeira edição de "Practical SQL" por Anthony DeBarros, publicado pela No Starch Press (2018).

Cliente Python e Toolkit para DataFrames, Big Data, Machine Learning e ETL no Elasticsearch

WeDataSphere é um conjunto de plataforma de big data completo e de nível financeiro.

ML-capsule é um projeto para iniciantes e entusiastas de ciência de dados experientes que não possuem um mentor e desejam aprender Machine Learning com projetos reais

notebooks interativos da Planet Engineering

Repositório de código para o livro SQL for Data Analysis

Acompanhe sua Ciência de Dados. A biblioteca Python de código aberto da Skore acelera o desenvolvimento de modelos de ML com relatórios de avaliação automatizados, orientação metodológica inteligente e análise de validação cruzada abrangente.

ScienceClaw é um assistente de pesquisa pessoal construído com LangChain DeepAgents e infraestrutura AIO Sandbox, adotando uma arquitetura totalmente nova além do OpenClaw. Oferece maior segurança, melhor transparência e uma experiência mais amigável.

Análise de tabelas no Tkinter usando pandas DataFrames.

Ciclo de vida completo de um projeto de ciência de dados

Biblioteca oneAPI Data Analytics Library (oneDAL)

A principal solução de código aberto para Qualidade de Dados