Awesome GitHub RepositoriesData Visualizations

This project is an educational resource and a collection of instructional materials for performing data manipulation and statistical analysis using Python. It provides a comprehensive set of guides and code examples for using the Pandas, NumPy, and Matplotlib libraries to analyze structured data. The resource includes a dedicated guide for reshaping, cleaning, and aggregating tabular data and time series via Pandas, alongside a reference for high-performance vectorized operations and linear algebra using NumPy. It also features tutorials for creating publication-quality charts, distribution p

This project is a comprehensive library of practical Python code examples and patterns. It provides a collection of scripts and snippets designed to demonstrate a wide range of programming tasks, from basic syntax to advanced implementation patterns. The repository focuses on several core domains, including the implementation of concurrency and multithreading examples, data analysis snippets for cleaning and manipulating tabular data, and various data visualization examples. It also covers automation scripts for file system management and a variety of general programming patterns. Additional

Acest proiect este o colecție cuprinzătoare de materiale educaționale de programare Python, incluzând tutoriale, exerciții și mostre de cod curate. Acesta servește drept curriculum de învățare și set de instrumente de inginerie software, utilizând Jupyter Notebooks pentru a combina codul executabil cu text educațional descriptiv. Repository-ul oferă ghiduri practice de implementare pentru construirea de aplicații cu modele de limbaj mari, cum ar fi sisteme de generare augmentată prin regăsire (RAG), agenți AI cu stare și fluxuri de lucru de machine learning. Se distinge prin oferirea unei abordări structurate a fluxurilor de lucru de codare agentică, acoperind distilarea ferestrei de context, rutarea modelelor agnostice la furnizor și output-uri structurate impuse prin schemă. Materialele acoperă o gamă largă de capabilități de inginerie software, inclusiv programarea asincronă cu cozi de sarcini distribuite, dezvoltarea de aplicații web cu API-uri REST și fluxuri de lucru de analiză a datelor. Include, de asemenea, resurse pentru stăpânirea designului orientat pe obiecte, implementarea pipeline-urilor CI/CD și aplicarea standardelor profesionale de linting și formatare.

r4ds este un curriculum de știința datelor și o resursă educațională concepută pentru stăpânirea limbajului de programare R. Oferă o cale de învățare structurată pentru procesul end-to-end de importare, curățare, transformare și vizualizare a datelor. Proiectul pune accent pe un ghid de știința datelor reproductibil și un curriculum cuprinzător pentru manipularea datelor (data wrangling). Include tutoriale specializate despre gramatica graficelor pentru vizualizarea stratificată a datelor și publicații tehnice create cu Quarto care îmbină codul executabil cu proza narativă. Materialul acoperă o gamă largă de capabilități analitice, inclusiv ingestia de date din surse diverse, unirea datelor relaționale și gestionarea variabilelor categorice. De asemenea, abordează curățarea datelor, modelarea matematică și generarea de rapoarte și prezentări profesionale în formate multiple. Curriculum-ul se concentrează pe aplicarea practică a programării funcționale și a principiilor „tidy data” pentru a crea analize transparente și repetabile.