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支持我在 https://bratanic-tomaz.medium.com/ 上的图形数据科学博客文章的 Jupyter notebook

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

用于 AI 数据应用的统一多模态后端

可解释机器学习包 🔍，用于简洁、透明且准确的预测建模（兼容 sklearn）。

与你的数据对话 - 针对 CSV、Postgres、MySQL、Snowflake、SQLite 的 AI 数据分析与可视化

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你的数据里有什么？从数据集中提取 Schema、统计数据与实体

用于 Kafka 的 Python 流式 DataFrames

O'Reilly 书籍《Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose and Play》第二版的官方代码库。

fklearn：函数式机器学习

: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。

使用兼容 scikit-learn 的模型、统计方法和基础模型进行时间序列预测的 Python 库

精选的最佳人工智慧资源清单

Python 的多类别混淆矩阵库

AIDE：用于机器学习工程的 LLM Agent——Weco 的研究起源。曾于 OpenAI MLE-bench 中被引用。

为数据科学家设计的高效 Python 技巧与工具

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数据科学家用来规模化、评估与维护自然语言数据的开源首选。将训练数据视同软件构件来对待。

R 语言的简单数据清理工具

企业应用场景的参考 Jupyter notebooks 与 AI/ML 应用展示合集：营销、定价、供应链、智能制造等。

Concrete ML：基于完全同态加密（FHE）的隐私保护机器学习框架，构建于 Concrete 之上，并提供传统机器学习框架的绑定。

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