10 Github 데이터 과학에 대한 멋진 목록

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멋진 목록 Github에서 가장 인기있는 저장소 중 일부이며, 종종 커뮤니티에서 수천 개의 별을 유치합니다. 이 선별 된 목록은 특정 주제에 대한 고품질 리소스, 도구 및 튜토리얼을 수집하여 개발자와 학습자 모두에게 귀중한 참조를 제공합니다.

그러나 단순히 저장소 이름에 “굉장한”이라는 단어를 추가해도 많은 별을 자동으로받을 수는 없습니다. 멋진 목록의 인기는 콘텐츠의 품질과 유용성뿐만 아니라 커뮤니티 내의 가시성에 달려 있습니다. 멋진 목록이 공식적으로 확인되거나 원래 멋진 목록 제작자 인 Sindresorhus가 포함 된 경우 리포지토리의 가시성과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 사람들은 “멋진”브랜드를 신뢰합니다.

이 기사에서는 데이터 과학에 가장 인기 있고 인상적인 목록을 검토 할 것입니다. 우리는 도구, 리소스, 튜토리얼, 가이드 및 학습 경로 모음을 탐색하여 데이터 과학의 학습 여행을 극대화 할 수 있도록 설계되었습니다.

1. 멋진 파이썬 : 최고의 파이썬 리소스 목록

링크: 빈타/멋진 파이썬
다음은 적어도 10 년 동안 있었지만 여전히 적극적으로 유지되고있는 Python 프레임 워크, 라이브러리, 소프트웨어 및 리소스의 포괄적 인 목록입니다. 이것은 데이터 분석 및 머신 러닝에서 웹 개발 및 자동화에 이르기까지 모든 데이터 과학자를위한 필수 책갈피입니다.

2. Awesome R : 필수 R 패키지 및 도구

링크: qinwf/awesome-r
커뮤니티가 파이썬에 비해 비교적 작기 때문에 최고의 R 도구를 찾는 것은 어려울 수 있습니다. 이 상위 R 패키지, 프레임 워크 및 소프트웨어 모음은 다양한 사용 사례에 대한 모든 종류의 R 패키지를 발견하기위한 원 스톱 상점을 제공합니다. 데이터 조작, 시각화 또는 통계 모델링에 관심이 있든이 목록은 R 생태계의 게이트웨이입니다.

3. 멋진 공개 데이터 세트 : 고품질 오픈 데이터

링크: awesomedata/굉장한 공공-다타타 세트
다음은 주제별로 구성된 고품질 오픈 데이터 세트의 선별 된 목록입니다. 데이터 과학 프로젝트, 머신 러닝 실험 및 실제 데이터를 사용하고 싶은 사람에게 이상적입니다. Kaggle 이후, 이것은 무료 데이터 세트가 데이터 과학 포트폴리오를 다운로드하고 향상시키는 가장 좋은 소스 중 하나입니다.

4. Awesome Sqlalchemy : Python의 주요 ORM을위한 도구

링크: Dahlia/Awesome-Sqlalchemy
Python의 가장 인기있는 ORM 인 Sqlalchemy를위한 도구, 확장 및 리소스 목록입니다. 데이터베이스 및 복잡한 데이터 모델로 작업하는 데이터 과학자 및 엔지니어에게 이상적입니다.

5. Awesome Data Science : 데이터 과학을 배우고 적용하십시오

링크: 학문적/굉장한 학사
처음부터 데이터 과학을 배우는 데 도움이되는 오픈 소스 저장소는 실제 문제를 해결함으로써 강력한 포트폴리오를 구축하는 데 도움이됩니다. 여기에는 튜토리얼, 코스, 서적 및 모든 수준에 대한 프로젝트 아이디어가 포함됩니다.

6. 굉장한 학습 데이터 과학 : 선별 된 학습 경로

링크: Siboehm/굉장한 학사-다치
데이터 과학을 시작하는 데 도움이되는 직접 고급 리소스 목록. 데이터 과학 여행을 시작하기위한 초보자 친화적 인 튜토리얼, MOOC, 서적 및 안내서를 찾으십시오.

7. Awesome Analytics : 최고 분석 도구 및 프레임 워크

링크: oxNR/굉장한 분석
분석 프레임 워크, 소프트웨어 및 도구의 선별 된 목록. 데이터 과학 또는 소셜 미디어 분석을위한 노 코드 도구를 탐색하려는 비 기술적 인 사람들을 포함하여 모든 수준에 적합합니다.

8. 멋진 기계 학습 : 최고의 ML 라이브러리

링크: Josephmisiti/Awesome-Machine 학습
기계 학습 프레임 워크, 라이브러리 및 여러 언어의 소프트웨어의 포괄적이고 구성된 목록. 또한 무료 기계 학습 서적, 코스, 블로그, 뉴스 레터 및 지역 모임 및 커뮤니티에 대한 링크도 포함됩니다.

9. 멋진 머신 러닝 튜토리얼 : 실용 가이드 및 기사

링크: ujjwalkarn/machine-learning-tutorials
머신 러닝 및 딥 러닝 자습서, 기사 및 리소스 모음. 실제 사례를 통해 이해를 심화시키려는 실습 학습자에게 적합합니다.

10. 멋진 파이썬 데이터 과학 : 선별 된 파이썬 데이터 과학 도구

링크: Krzjoa/굉장한 파이썬-다타 과학
기계 학습, 딥 러닝, 시각화, 배포 등과 같은 다양한 영역을 포함하는 데이터 과학을위한 최고의 Python 패키지 목록.

결론

오늘날의 끝없는 정보 세계에서 멋진 목록은 실제 기술을 배우고 구축하는 것에 대해 진지한 모든 사람을위한 진정한 금광입니다. 사람들은 Vibe 코딩이 재미 있다는 것을 깨닫기 시작했지만 지속 가능한 제품을 만들려면 기본 사항을 배워야합니다. 그곳 에서이 선별 된 Github Awesome Repositories가 등장하는 곳입니다. 그들은 기본 사항을 배우고 전문 지식을 심화하며 데이터 과학 분야의 최고의 도구와 리소스를 최신 상태로 유지하는 데 도움이됩니다.

따라서이 페이지를 북마크하고 새로운 언어를 배우거나 특정 주제로 다이빙하든 관심사와 일치하는 링크를 탐색하십시오.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자입니다. 현재 그는 컨텐츠 제작 및 기계 학습 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그 작성에 중점을두고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 취득했습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 어려움을 겪고있는 학생들을위한 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 구축하는 것입니다.