data-science

Apache Hamilton giúp các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư định nghĩa các luồng dữ liệu có tính mô-đun, dễ kiểm thử, tự tài liệu hóa, tích hợp sẵn khả năng theo dõi nguồn gốc (lineage/tracing) và metadata. Chạy và mở rộng ở mọi nơi có Python.

Python Client cho Supabase. Truy vấn Postgres từ Flask, Django, FastAPI. Xác thực người dùng Python, chính sách bảo mật, edge functions, lưu trữ tệp và truyền dữ liệu thời gian thực. Vấn đề tốt cho người mới bắt đầu (Good first issue).

Ghi chú bài giảng Đại số tuyến tính sử dụng Python. Bộ tài liệu này sẽ hướng dẫn bạn qua tất cả các khái niệm cốt lõi tạo nên nền tảng của khoa học dữ liệu hoặc kỹ năng định lượng nâng cao. Phù hợp cho các nhà thống kê, chuyên gia kinh tế lượng, nhà phân tích định lượng, nhà khoa học dữ liệu v.v. để nhanh chóng ôn tập đại số tuyến tính với sự hỗ trợ của tính toán và trực quan hóa bằng Python.

Phân tích đơn bào (single-cell) bằng Python. Mở rộng quy mô lên tới >100 triệu tế bào.

Thuật toán ML nhanh hơn từ 2 đến 2000 lần, giảm 50% bộ nhớ, chạy trên mọi phần cứng - mới và cũ

ArcticDB là một cơ sở dữ liệu DataFrame phi máy chủ, hiệu năng cao được xây dựng cho hệ sinh thái Python Data Science.

Thư viện Python giúp các nhà khoa học dữ liệu suy luận nhân quả thay vì quan sát sự tương quan.

Các chỉ số học máy cho các ứng dụng PyTorch phân tán, có thể mở rộng.

Kho lưu trữ tổng hợp thông tin về tài liệu học tập phân tích dữ liệu và các lĩnh vực liên quan, các công ty làm việc với dữ liệu và từ điển các khái niệm

Danh sách các bài báo nghiên cứu về phát hiện cộng đồng kèm theo mã nguồn thực thi.

Danh sách giới thiệu sách khoa học máy tính cổ điển, chất lượng cao. Đặc điểm: chỉ thu thập sách chất lượng cao và kinh điển ở mọi lĩnh vực, chú trọng chất lượng hơn số lượng.

Dịch vụ xếp hạng cá nhân hóa Machine Learning mã nguồn thấp cho bài viết, danh sách, kết quả tìm kiếm, khuyến nghị giúp thúc đẩy sự tương tác của người dùng. Một công cụ Learn-to-Rank thân thiện

Một thư viện trực quan để thêm tính năng vẽ biểu đồ cho các đối tượng scikit-learn.

Đào tạo LLM lấy dữ liệu làm trung tâm với lựa chọn mẫu động, tối ưu hóa hỗn hợp miền và trọng số lại mẫu bên trong vòng lặp đào tạo của LLaMA-Factory.

Liên kết dữ liệu xác suất nhanh, chính xác và có thể mở rộng với sự hỗ trợ cho nhiều backend SQL

Nhật ký Học máy dành cho các chủ đề từ Trung cấp đến Nâng cao.

Gắn nhãn, làm sạch và làm phong phú bộ dữ liệu văn bản bằng các LLM.

:IDE hiệu suất cao dành cho Jupyter Notebooks

Danh sách các công cụ BI tuyệt vời được quản lý tích cực. Hoan nghênh đóng góp PR!

Mục tiêu của CLAIMED là cho phép lập trình theo kiểu tạo mẫu nhanh low-code/no-code để tích hợp và triển khai liên tục (CI/CD) liền mạch lên môi trường sản xuất.

Trợ lý viết mã AI hiểu nội dung dữ liệu

Thư viện Python mã nguồn mở cho kỹ thuật và lựa chọn đặc trưng, tương thích với sklearn.

Thành thạo các nền tảng về machine learning, deep learning và tối ưu hóa toán học bằng cách tự xây dựng các khái niệm và mô hình cốt lõi từ đầu bằng Python.

Jupyter notebook và tập dữ liệu từ chuỗi video về pandas

Thư viện chuẩn bị dữ liệu mã nguồn mở low-code bằng python. Thu thập, làm sạch và trực quan hóa dữ liệu của bạn bằng python chỉ với vài dòng mã.

Một ứng dụng Django tạo giao diện web tự động cho các tập lệnh Python.

Bộ tài liệu Machine Learning & Deep Learning là danh sách các tài liệu tham khảo từ tài liệu cá nhân của tôi, được tổng hợp nhằm mở rộng kiến thức, nay là một dự án chia sẻ kiến thức mã nguồn mở được biên soạn bằng Gitbook.

Tài liệu và mẫu cho ArcGIS API for Python

Công cụ thay thế hiện đại cho Jupyter Notebooks

Kho lưu trữ sách cho The Turing Way: hướng dẫn cách thực hiện khoa học dữ liệu có thể tái tạo, có đạo đức và cộng tác