5 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesPython Data Science Primers
Introductory educational resources covering Python programming, NumPy arrays, Pandas DataFrames, and visualization libraries for data exploration.
Distinct from Python Data Science Courses: No existing candidate specifically covers the combination of Python basics, arrays, DataFrames, and visualization in a single primer. Closest candidate [f4_mt1] is a course list, not a singular primer resource.
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Awesome Python Data Science Primers GitHub Repositories
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- morvanzhou/tutorials
MorvanZhou/tutorials
12,952GitHub पर देखेंThis repository is a comprehensive collection of instructional guides and practical examples for Python development, focusing on machine learning, data science, and web scraping. It provides implementations for neural networks, reinforcement learning algorithms, and deep learning architectures using PyTorch, alongside detailed manuals for scientific computing and data visualization. The project distinguishes itself by offering specialized tutorials on concurrent programming to optimize CPU performance and guides for setting up Linux development environments. It covers the implementation of ad
Provides introductory educational resources covering NumPy arrays, Pandas DataFrames, and visualization libraries for data exploration.
Pythonmachine-learningmultiprocessingneural-network - jvns/pandas-cookbook
jvns/pandas-cookbook
7,086GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट एक pandas डेटा विश्लेषण कुकबुक और Python डेटा साइंस गाइड है। यह संरचित डेटा को साफ करने, हेरफेर करने और विश्लेषण करने के लिए प्रोग्रामेटिक व्यंजनों और उदाहरणों का एक संग्रह प्रदान करता है। यह प्रोजेक्ट डेटा प्रोसेसिंग स्क्रिप्ट निष्पादित करते समय एक सुसंगत कार्यक्षेत्र और पुनरुत्पादनीय निर्भरता सुनिश्चित करने के लिए एक कंटेनरीकृत विश्लेषण वातावरण प्रदान करने पर केंद्रित है। यह डेटा साइंस क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है, जिसमें बाहरी स्रोतों से डेटा इंजेक्शन, रॉ डेटा क्लीनिंग और खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण शामिल है। ये व्यंजन प्रदर्शित करते हैं कि फ़िल्टरिंग, समूहीकृत डेटा को एग्रीगेट करने और टेक्स्ट डेटा को प्रोसेस करने जैसी तकनीकों के माध्यम से संरचित डेटा विश्लेषण कैसे किया जाए।
Serves as a reference guide for importing datasets and applying mathematical functions to extract insights from real-world information.
Jupyter Notebook - mrdbourke/zero-to-mastery-ml
mrdbourke/zero-to-mastery-ml
5,839GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट इंटरैक्टिव Jupyter Notebooks के माध्यम से वितरित एक मशीन लर्निंग शैक्षिक पाठ्यक्रम और शिक्षण प्लेटफ़ॉर्म है। यह Python डेटा साइंस टूलकिट में महारत हासिल करने के लिए एक व्यापक गाइड के रूप में कार्य करता है, जो न्यूमेरिकल कंप्यूटिंग, टैबुलर डेटा मैनिपुलेशन और सांख्यिकीय विज़ुअलाइज़ेशन के लिए स्ट्रक्चर्ड ट्यूटोरियल प्रदान करता है। इस पाठ्यक्रम में Scikit-Learn के लिए विशिष्ट इम्प्लीमेंटेशन गाइड और न्यूरल नेटवर्क व कंप्यूटर विज़न मॉडल बनाने, ट्रेन करने और डिप्लॉय करने के लिए TensorFlow पर एक व्यावहारिक कोर्स शामिल है। यह समस्या के प्रारंभिक निरूपण और कार्य वर्गीकरण से लेकर इंटरैक्टिव वेब इंटरफ़ेस के माध्यम से मॉडल के डिप्लॉयमेंट तक, प्रेडिक्टिव मॉडल बनाने की एंड-टू-एंड प्रक्रिया को कवर करता है। यह प्रोजेक्ट मल्टीडायमेंशनल एरेज़ के साथ न्यूमेरिकल कंप्यूटिंग, एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस और डेटा प्रीप्रोसेसिंग रूटीन सहित व्यापक क्षमता सतह को कवर करता है। यह सुपरवाइज़्ड और अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग, ऑटोमेटेड मशीन लर्निंग पाइपलाइन, हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन और क्लासिफिकेशन मेट्रिक्स व क्रॉस-वैलिडेशन का उपयोग करके मॉडल मूल्यांकन के लिए विस्तृत वर्कफ़्लो प्रदान करता है। शैक्षिक सामग्री को नोटबुक की एक सीरीज़ के रूप में व्यवस्थित किया गया है जो डेटा साइंस वर्कफ़्लो को दस्तावेज़ित करने के लिए नैरेटिव स्पष्टीकरण के साथ Python कोड को इंटरलीव करती है।
Offers introductory guides covering Python programming, NumPy arrays, Pandas DataFrames, and Matplotlib for data science exploration.
Jupyter Notebookdata-sciencedeep-learningmachine-learning - allendowney/thinkstats2
AllenDowney/ThinkStats2
4,212GitHub पर देखेंThinkStats2 is a computational statistics course and educational library designed to teach probability and statistics through a programmatic approach. It provides a framework for studying statistical concepts by writing Python code and running simulations on real-world datasets. The project uses interactive notebooks and a collection of Python modules to deliver guided lessons. It emphasizes the verification of theoretical statistical laws through iterative computational experiments and simulation-driven testing. The resource covers broad capabilities in data analysis and data science traini
Builds a foundation in data science by applying statistical techniques to datasets using Python libraries.
Jupyter Notebook - visualize-ml/book6_first-course-in-data-science
Visualize-ML/Book6_First-Course-in-Data-Science
2,603GitHub पर देखेंThis project is a structured data science curriculum and Python-based textbook designed to teach the fundamentals of data science through executable scripts and hands-on lessons. It functions as a guided programming tutorial for data manipulation and analysis within the Python ecosystem. The content covers introductory machine learning, including the implementation of basic models and algorithms, alongside Python data analysis for cleaning and processing datasets. The material is delivered via Jupyter Notebooks, combining modular exercises and markdown-driven documentation to map theoretical
Serves as a comprehensive primer on data science fundamentals using NumPy, Pandas, and visualization libraries.
Jupyter Notebookdatadata-sciencedata-visualization
