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nannyml：Python 中的部署后数据科学工具

PyMC 教育资源

通用存储引擎

一个用于现实中心机器/深度学习与数据挖掘的 Python 工具包/库，针对部分观测的时间序列，包含 50 多种 SOTA 神经网络模型，适用于不完整工业不规则采样多元时间序列（带有 NaN 缺失值）的科学分析任务（填补、分类、聚类、预测、异常检测、清理）。

用于动画数据可视化与数据故事的库。

为 CUDA 提供 GPU 加速的 t-SNE，并具备 Python 绑定

基于终端机的 GitHub 数据分析工具包。

🚀 超过 500 个精选的数据分析与数据科学资源：Python、SQL、统计学、ML、AI、可视化、速查表、学习蓝图与面试准备，适合初学者与专家。

用于处理二维表格数据结构的 Python 软件包

Responsible AI Toolbox 是一套提供模型与数据探索、评估用户界面及库的工具，能协助深入理解 AI 系统。这些界面与库赋能开发人员与 AI 系统利益相关者，使其能更负责任地开发与监控 AI，并采取更好的数据驱动行动。

超快且可定制的 Python 图表

数百个用于医学研究的代理人技能，包含协议设计、数据分析、证据洞察与学术写作。

DATAGEN：AI 驱动的多智能体研究助手，可自动化假设生成、数据分析与报告撰写。

强大的分析解决方案。30 秒内完成设置。在简单、由 AI 驱动的仪表板上显示所有数据。完全可自行托管且符合 GDPR。Google Analytics、MixPanel、Plausible、Umami 与 Matomo 的替代方案。

DataGear 数据可视化分析平台，自由制作任何您想要的数据看板

使用 SQL 与 Python 建立数据管道、从不同来源摄取数据、加入质量检查，并构建端到端流程。

作为 IPython / Jupyter 笔记本的大数据分析与机器学习 Apache Spark & Python (pySpark) 教程

使用 dataframe 进行机器学习

包含 180 多个 YouTube 频道的综合列表，涵盖 Data Science、Data Engineering、Machine Learning、Deep learning、Computer Science、编程、软件工程等领域。

General Assembly 于华盛顿特区举办的 2015 年 Data Science 课程

👾 nao 是一个开源分析代理程序。(1) 使用 nao-core CLI 创建上下文，(2) 为所有人部署 nao 对话界面

你的数据里有什么？从数据集中提取 Schema、统计数据与实体

ktx 是一个用于数据与分析代理程序的可执行上下文层 🐙 允许 Claude Code、Codex 或其他 AI 代理程序以完整公司上下文准确查询分析数据库

re_data - 在你的用户与 CEO 发现之前修复数据问题 😊

fklearn：函数式机器学习

Hacknical，黑客与技术。一个为 GitHub 用户打造更好简历的网站。

:truck: 通过 Pandas、Dask、cuDF、Dask-cuDF、Vaex 和 PySpark 轻松实现敏捷数据准备工作流程。

Drone Log analyzer：一款高性能的通用仪表板应用程序，可在私密环境下集中整理和分析 DJI/Litchi 飞行日志。支持自定义飞行日志格式的插件。采用 Tauri v2、DuckDB 和 React 构建。

Python 的多类别混淆矩阵库

R 语言的简单数据清理工具