Awesome GitHub RepositoriesMissing Value Detection

Nightingale is a Prometheus-compatible monitoring and alerting platform designed to centralize telemetry management across multiple time-series databases. It functions as a multi-source alerting engine and metric data pipeline that ingests telemetry via remote write protocols and triggers alarms based on data from sources such as Prometheus, Elasticsearch, Loki, and ClickHouse. The system is distinguished by its automated alert healing system, which executes predefined scripts and RPC-based corrective actions when monitoring thresholds are breached. It supports distributed alert processing, a

This is an interactive combustion engine simulator that models internal combustion engine mechanics and generates realistic real-time audio output. The simulation computes torque, RPM, and throttle response from user-defined engine components and parameters, with keyboard controls for ignition, starter, throttle, clutch, gears, and simulation speed. The engine behavior is modeled by assembling reusable mechanical parts like cylinders, crankshafts, and exhausts with adjustable parameters, using a custom node-graph scripting language that defines engine components as interconnected nodes. Audio

MobX State Tree is a structured, tree-based state management library for JavaScript applications that combines typed model definitions with reactive snapshots and patch-based change tracking. It provides a reactive state container with runtime and compile-time type safety, where application state is defined as a tree of typed models with collocated actions, computed views, and lifecycle hooks for predictable state mutations. The library is built around an action-centric mutation model that encapsulates all state changes within named functions that directly modify the tree, supported by genera

This is a configuration library for JVM applications that parses HOCON, JSON, and Java properties files into an immutable tree structure. It resolves ${...} placeholders by traversing the configuration tree and falling back to environment variables and system properties, and validates loaded configurations against a reference schema. The library loads configuration from classpath resources, files, URLs, system properties, and environment variables, merging them with priority-based override semantics. It provides typed value access with automatic type coercion, supports dot-path navigation,

Orange3 is a visual data mining platform that provides an interactive canvas for building data analysis workflows without writing code. At its core, it offers a widget-based visual programming environment where users connect configurable components to perform data preprocessing, machine learning model training, statistical evaluation, and interactive visualization. The platform is built on NumPy-backed data tables with domain descriptors that define variable names, types, and roles, and includes a lazy SQL query proxy for working with database tables without loading all data into memory. The

dtale est une grille interactive basée sur le web et un visualiseur pour les dataframes pandas, conçu comme un outil d'analyse exploratoire des données. Il fournit une interface basée sur le navigateur pour analyser les structures de données tabulaires, permettant aux utilisateurs de calculer des statistiques, de détecter des valeurs aberrantes et de calculer des corrélations sans écrire de code manuel. Le projet fonctionne comme un visualiseur de données intégré qui peut être intégré dans des applications web via des iframes ou des routes personnalisées, avec une prise en charge spécifique pour Django, Flask et Streamlit. Il permet l'exploration des jeux de données grâce à une combinaison d'une grille de données interactive et d'une bibliothèque de visualisation de données capable de générer des histogrammes, des boîtes à moustaches et des graphiques de dispersion 3D. La plateforme couvre un large éventail de capacités de gestion et d'analyse de données, notamment le nettoyage des données tabulaires, le remodelage et le filtrage interactif. Elle inclut des outils d'observabilité pour l'analyse des données manquantes, le calcul de corrélation et le score de puissance prédictive. Pour la gestion de session, elle prend en charge le suivi multi-instance et la persistance de l'état à travers les processus de travail concurrents. L'interface est protégée par une authentification par nom d'utilisateur et mot de passe et prend en charge l'ingestion de données à partir de fichiers délimités, de feuilles de calcul et de datastores ArcticDB.

r4ds est un cursus de science des données et une ressource pédagogique conçue pour maîtriser le langage de programmation R. Il fournit un chemin d'apprentissage structuré pour le processus de bout en bout d'importation, de nettoyage, de transformation et de visualisation des données. Le projet met l'accent sur un guide de science des données reproductible et un cursus complet pour le data wrangling. Il inclut des tutoriels spécialisés sur la grammaire des graphiques pour la visualisation de données en couches et des publications techniques créées avec Quarto qui mélangent code exécutable et prose narrative. Le matériel couvre un large éventail de capacités analytiques, incluant l'ingestion de données à partir de sources diverses, la jointure de données relationnelles et la gestion des variables catégorielles. Il aborde également le nettoyage de données, la modélisation mathématique et la génération de rapports et présentations professionnels multi-formats. Le cursus se concentre sur l'application pratique de la programmation fonctionnelle et des principes de tidy data pour créer des analyses transparentes et répétables.

This is an interactive notebook-based course that teaches machine learning from Python fundamentals through deep learning and natural language processing. It uses real datasets and multiple frameworks within a structured, hands-on curriculum that combines concise explanations with executable code cells, built-in datasets, and embedded exercise checkpoints. Learning progresses through data preparation and exploration, classical machine learning workflows, computer vision with convolutional neural networks, and natural language processing with deep learning, all delivered as a cohesive progressi

StreetComplete est un utilitaire cartographique participatif et un éditeur Android pour OpenStreetMap. Il fonctionne comme un outil de sondage géolocalisé et un collecteur de données hors ligne, permettant aux utilisateurs d'identifier et de remplir les informations géographiques manquantes dans une base de données cartographique mondiale partagée via une vérification sur site. L'application présente les attributs cartographiques manquants sous forme d'une série de questions auxquelles répondre à des coordonnées spécifiques. Elle permet l'édition de carte mobile en guidant les utilisateurs à travers des tâches pour mettre à jour les données géographiques tout en visitant des lieux physiques. Le système couvre l'édition de données géographiques et la détection d'informations cartographiques incomplètes dans le voisinage de l'utilisateur. Il inclut des capacités pour la saisie de données hors ligne, capturant les mises à jour sans connexion internet et les téléchargeant sous forme de jeux de modifications groupés une fois la connectivité rétablie.