awesome-repositories.com
Blog
awesome-repositories.com

Descoperă cele mai bune repository-uri open source cu căutare AI.

ExploreazăCăutări recomandateAlternative open-sourceSoftware self-hostedBlogHartă site
ProiectDespreCum realizăm clasamentulPresăServer MCP
LegalConfidențialitateTermeni
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

4 repository-uri

Awesome GitHub RepositoriesData Manipulation

Packages and utilities for cleaning, tidying, and transforming datasets.

Explore 4 awesome GitHub repositories matching part of an awesome list · Data Manipulation. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Data Manipulation GitHub Repositories

Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
  • mrdbourke/zero-to-mastery-mlAvatar mrdbourke

    mrdbourke/zero-to-mastery-ml

    5,839Vezi pe GitHub↗

    Acest proiect este un curriculum educațional de machine learning și o platformă de învățare livrată prin Jupyter Notebooks interactive. Servește drept ghid cuprinzător pentru stăpânirea toolkit-ului de data science Python, oferind tutoriale structurate pentru calcul numeric, manipularea datelor tabelare și vizualizarea statistică. Curriculum-ul include ghiduri specifice de implementare pentru Scikit-Learn și un curs practic despre TensorFlow pentru construirea, antrenarea și deployment-ul rețelelor neuronale și a modelelor de computer vision. Acoperă procesul end-to-end de construire a modelelor predictive, de la formularea inițială a problemei și categorizarea sarcinilor până la deployment-ul modelelor prin interfețe web interactive. Proiectul acoperă o suprafață largă de capabilități, inclusiv calcul numeric cu array-uri multidimensionale, analiză exploratorie a datelor și rutine de preprocesare a datelor. Oferă fluxuri de lucru detaliate pentru învățarea supervizată și nesupervizată, pipeline-uri de machine learning automatizat, optimizarea hiperparametrilor și evaluarea modelelor folosind metrici de clasificare și cross-validation. Conținutul educațional este organizat ca o serie de notebook-uri care intercalează codul Python cu explicații narative pentru a documenta fluxurile de lucru în data science.

    Provides packages and utilities for cleaning, tidying, and transforming datasets to prepare them for modeling.

    Jupyter Notebookdata-sciencedeep-learningmachine-learning
    Vezi pe GitHub↗5,839
  • justmarkham/tidy-dataAvatar justmarkham

    justmarkham/tidy-data

    27Vezi pe GitHub↗

    tidy-data.R contains the R code, commented and minimally modified, from the first 30 minutes of the video of Hadley Wickham's presentation about tidy data and tidy tools.

    Tutorials and examples for implementing tidy data principles.

    R
    Vezi pe GitHub↗27
  • dgrtwo/broomAvatar dgrtwo

    dgrtwo/broom

    24Vezi pe GitHub↗

    Convert statistical analysis objects from R into tidy format

    Converts statistical analysis objects into tidy data frames.

    R
    Vezi pe GitHub↗24
  • mthcht/gtfobins.github.ioAvatar mthcht

    mthcht/GTFOBins.github.io

    1Vezi pe GitHub↗

    GTFOBins is a curated list of Unix binaries that can be used to bypass local security restrictions in misconfigured systems.

    Utilities for transforming and analyzing security data.

    HTML
    Vezi pe GitHub↗1
  1. Home
  2. Part of an Awesome List
  3. Developer Tools
  4. Data Manipulation