data-science

探索我展示机器学习、数据分析等领域的多元项目集。每个目录皆按项目组织，包含代码、数据集、文档与资源。深入了解数据科学的见解与技术。欢迎联系交流与反馈。

又一个多余的工作流引擎

仅需 10 个 Kernels 即可从零开始掌握 NLP。

针对大于内存容量数据的快速磁盘式并行资料处理框架

由 DuckDB 驱动的统一 MySQL、Postgres 与 FlightSQL 服务器

Data Package 是一套由简单且可扩展规范组成的标准，用于描述数据集、数据文件与表格数据。它是一种数据定义语言 (DDL) 与数据 API，旨在促进数据的易发现性、可访问性、互操作性与可重用性 (FAIR)。

Modeltime 在单一框架中整合了时间序列预测模型与机器学习。

《Efficient Python for Data Scientists》书籍官方 Repo。你可以在此购买本书：

一个高性能、任意精度的浮点十进制库。

PyTorch 的简化框架与工具集

精选的数据科学教育资源列表，涵盖核心数据科学技能

Obsidian 工具 - 用于分析 Obsidian.md 知识库的 Python 套件

从初学者到进阶项目的终极资源汇总

DataCamp 项目解决方案

用于优化算法与实验的统一接口

精选的人工智能资源列表（课程、工具、应用程序、开源项目）

此仓库包含时间序列分割相关论文的阅读清单。此仓库持续更新中。

自动化数据探索与处理

人工智能数学基础的实用指南

一个简单且优雅的实验追踪框架，将持久化逻辑与最佳实践直接整合进 Python 中

Manning Publications 出版，由 Yuan Tang 所著的《分布式机器学习模式》 https://bit.ly/2RKv8Zo

我认为有帮助的数据科学与机器学习资源集合（我只发布我读过的内容！）

apricot 实现了子模组优化，用于选择海量数据集的子集以快速训练机器学习模型。请参阅文档页面：https://apricot-select.readthedocs.io/en/latest/index.html

Polyaxon 的 AI/ML/数据追踪、可视化、可解释性、漂移检测与仪表板引擎。

JuliaAcademy.com 的 Julia 数据科学课程，由 Huda Nassar 授课

人类可解释的 AI

材料信息学（现代材料科学）领域已知研究的精选列表

在不将数据传送至任何地方的情况下，于数秒内可视化您的 CSV 文件

给对资料感兴趣的人的资源！

易于使用的 Python 函数库，提供自定义函数以进行数据清理与分析