3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesData Processing Techniques
Methods for discovering patterns and modeling data using statistical approaches.
Distinguishing note: Focuses on the analytical processing stage of data.
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Awesome Data Processing Techniques GitHub Repositories
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- microsoft/data-science-for-beginners
microsoft/Data-Science-For-Beginners
35,657GitHub पर देखेंThis project is a comprehensive educational curriculum designed to teach the fundamental concepts, workflows, and tools of data science. It provides a structured learning path that covers the end-to-end data science lifecycle, including data acquisition, maintenance, processing, and pattern discovery, while grounding theoretical knowledge in practical, real-world applications. The curriculum distinguishes itself through a data-driven pedagogical design that utilizes interactive, notebook-based lessons. By combining narrative text with live code blocks, the platform allows learners to experime
Explains statistical methods and modeling techniques used to discover patterns in data.
Jupyter Notebookdata-analysisdata-sciencedata-visualization - datawhalechina/joyful-pandas
datawhalechina/joyful-pandas
5,164GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट pandas डेटा विश्लेषण का एक व्यापक ट्यूटोरियल और निर्देशिका है, जिसे डेटा मैनिपुलेशन और विश्लेषण सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह टैबुलर डेटा प्रोसेसिंग गाइड और टाइम सीरीज़ विश्लेषण के लिए एक मैनुअल के रूप में कार्य करता है, जो डेटासेट को क्लीन, मर्ज और ट्रांसफॉर्म करने के लिए एक स्ट्रक्चर्ड दृष्टिकोण प्रदान करता है। यह रिपॉजिटरी एक डेटा फीचर इंजीनियरिंग कोर्स के रूप में काम करती है, जो मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए डेटासेट फीचर्स के निर्माण और चयन पर ट्यूटोरियल प्रदान करती है। इसमें एलिमेंट-वाइज गणितीय गणनाओं और मैट्रिक्स मैनिपुलेशन के लिए एक वेक्टराइज्ड डेटा ऑपरेशन्स गाइड भी शामिल है। यह सामग्री डेटा क्लीनिंग वर्कफ़्लो, डेटा इंटीग्रेशन कार्यों और टैबुलर डेटा विश्लेषण सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है। यह टेक्स्ट संबंधी जानकारी को प्रोसेस करने, कैटेगोरिकल डेटा को संभालने और बड़े डेटासेट के लिए निष्पादन गति को अनुकूलित करने के लिए मार्गदर्शन प्रदान करती है। यह प्रोजेक्ट Jupyter Notebooks की एक श्रृंखला के रूप में है जिसमें व्यावहारिक अभ्यास और लक्षित अभ्यास समस्याएं शामिल हैं।
Guides the processing of diverse data types including missing values, text strings, and categorical labels.
Jupyter Notebookpandas - stevenslxie/tutorials-for-web-developers
StevenSLXie/Tutorials-for-Web-Developers
यह रिपॉजिटरी सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स के लिए एक शैक्षिक संसाधन के रूप में कार्य करती है, जो मौलिक कम्प्यूटेशनल अवधारणाओं और सिस्टम ऑपरेशंस पर केंद्रित ट्यूटोरियल का एक संरचित संग्रह प्रदान करती है। यह एल्गोरिथम डेटा प्रोसेसिंग, दस्तावेज़-उन्मुख डेटाबेस प्रबंधन और Linux सिस्टम प्रशासन सहित मुख्य क्षेत्रों को कवर करती है। यह प्रोजेक्ट सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान और व्यावहारिक इंफ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन के बीच की खाई को पाटकर खुद को अलग बनाता है। यह कार्यात्मक प्रोग्रामिंग पैटर्न और मौलिक खोज एल्गोरिदम को लागू करने पर मार्गदर्शन प्रदान करता है, जबकि साथ ही Unix शेल वातावरण को नेविगेट करने और रिमोट डेटाबेस इंस्टेंस को प्रबंधित करने पर निर्देश प्रदान करता है। सामग्री में डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन, फ़िल्टरिंग और एग्रीगेशन तकनीकों सहित तकनीकी प्रथाओं की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है। यह कुशल सूचना पुनर्प्राप्ति और भंडारण का समर्थन करने के लिए हैश-आधारित इंडेक्सिंग, कोलिजन रिज़ॉल्यूशन रणनीतियों और पदानुक्रमित डेटा मॉडलिंग जैसी आर्किटेक्चरल अवधारणाओं का भी विवरण देती है।
Provides fundamental search, transformation, and aggregation techniques for processing data sequences and optimizing retrieval efficiency.
