4 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesData Science Toolkits
Collections of tools for data analysis and modeling.
Distinguishing note: Focuses on the toolset itself rather than general education.
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Awesome Data Science Toolkits GitHub Repositories
AI के साथ बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें।हम AI का उपयोग करके सबसे सटीक रिपॉजिटरी खोजेंगे।
- academic/awesome-datascience
academic/awesome-datascience
29,416GitHub पर देखेंThis project is a comprehensive, community-driven knowledge repository that serves as a centralized hub for data science resources. It provides a structured index of educational materials, software packages, and professional development tools designed to support both students and practitioners in navigating the data science landscape. The repository distinguishes itself through a hierarchical taxonomy that organizes a vast collection of external links into a human-readable, markdown-based document. By relying on distributed contributions, the project maintains an up-to-date snapshot of the fi
Aggregates essential tools for data science workflows.
analyticsawesome-listdata-mining - biolab/orange3
biolab/orange3
5,635GitHub पर देखेंOrange3 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
Provides a comprehensive collection of data preprocessing, modeling, and evaluation components for exploratory analysis.
Python - susanli2016/machine-learning-with-python
susanli2016/Machine-Learning-with-Python
4,583GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट एक Python मशीन लर्निंग लाइब्रेरी और डेटा साइंस टूलकिट है जिसे प्रेडिक्टिव मॉडल्स बनाने और जटिल डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह Scikit-Learn फ्रेमवर्क का उपयोग करके सामान्य सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड एल्गोरिदम के लिए कार्यान्वयन का एक संग्रह प्रदान करती है। टूलकिट में ऐतिहासिक डेटा से भविष्यवाणियां उत्पन्न करने के लिए एक प्रेडिक्टिव मॉडलिंग सूट और बायेसियन मॉडलिंग और कार्य-कारण परीक्षण लागू करने के लिए एक सांख्यिकीय विश्लेषण फ्रेमवर्क शामिल है। इसमें क्लासिफायर सीमाओं और डेटा रुझानों की व्याख्या करने के लिए स्टैटिक चार्ट और ग्राफ रेंडर करने के लिए Matplotlib पर आधारित एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सूट भी शामिल है। प्रोजेक्ट पैटर्न और सेगमेंट की पहचान करने के लिए डेटा क्लस्टरिंग वर्कफ़्लो, खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण, और Pandas और NumPy का उपयोग करके डेटा की प्रीप्रोसेसिंग को कवर करता है।
Provides a collection of scripts using Pandas and NumPy for cleaning, preprocessing, and analyzing complex datasets.
Jupyter Notebook - floydhub/dl-docker
floydhub/dl-docker
3,856GitHub पर देखेंThis project provides a standardized, portable containerized workspace designed to streamline deep learning development. By bundling essential machine learning frameworks and system dependencies into a single image, it eliminates manual configuration and ensures consistent execution across different host machines. The environment facilitates interactive data science workflows by enabling browser-based access to notebooks and monitoring tools through automated network port mapping. It also supports persistent data management by mounting local host directories directly into the container, ensur
Provides a portable software stack bundling deep learning frameworks, persistent storage, and interactive notebook access.
Python
