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Tolle Hear sind einige der beliebtesten Repositorys auf Github und ziehen oft Tausende von Sternen aus der Gemeinschaft an. Diese kuratierten Hear sammeln qualitativ hochwertige Ressourcen, Instruments und Tutorials zu einem bestimmten Thema, wodurch sie zu wertvollen Referenzen für Entwickler und Lernende gleichermaßen werden.
Das einfache Hinzufügen des Wortes „fantastisch“ zu Ihrem Repository -Namen garantiert jedoch nicht, dass Sie automatisch viele Sterne erhalten. Die Popularität einer fantastischen Liste hängt von der Qualität und Nützlichkeit ihrer Inhalte sowie ihrer Sichtbarkeit innerhalb der Neighborhood ab. Wenn Ihre großartige Liste offiziell überprüft oder vom Authentic enthalten ist Großartige Liste Ersteller, SindresorhusEs kann die Sichtbarkeit und Glaubwürdigkeit Ihres Repositorys erheblich verbessern. Die Leute vertrauen der „fantastischen“ Marke.
In diesem Artikel werden wir einige der beliebtesten und beeindruckendsten Hear für Knowledge Science überprüfen. Wir werden Sammlungen von Instruments, Ressourcen, Tutorials, Leitfäden und Lernpfaden untersuchen, die Ihnen dabei helfen, Ihre Lernreise in der Datenwissenschaft zu maximieren.
1. Superior Python: Die ultimative Python -Ressourcenliste
Hyperlink: Vinta/Superior-Python
Hier finden Sie eine umfassende Liste von Python -Frameworks, Bibliotheken, Software program und Ressourcen, die es seit mindestens 10 Jahren gibt und immer noch aktiv gepflegt werden. Dies ist ein Muss-Lesezeichen für jeden Datenwissenschaftler, der mit Python arbeitet und alles von der Datenanalyse und maschinellem Lernen bis hin zu Webentwicklung und Automatisierung umfasst.
2. Superior R: Essentielle R -Pakete und -Teools
Hyperlink: Qinwf/Superior-R
Das Finden der besten R -Instruments kann eine Herausforderung sein, da seine Neighborhood im Vergleich zu Python relativ gering ist. Diese Sammlung der High-R-Pakete, Frameworks und Software program bietet einen One-Cease-Store, um alle Arten von R-Paketen für verschiedene Anwendungsfälle zu entdecken. Egal, ob Sie an Datenmanipulation, Visualisierung oder statistischer Modellierung interessiert sind, diese Liste ist Ihr Gateway zum R -Ökosystem.
3. Fantastische öffentliche Datensätze: hochwertige offene Daten
Hyperlink: Awesomedata/Superior-Public-Datensätze
Hier finden Sie eine kuratierte Liste hochwertiger offener Datensätze, die nach Thema organisiert sind. Es ist best für Datenwissenschaftsprojekte, Experimente für maschinelles Lernen und jeder, der mit realen Daten arbeiten möchte. Nach Kaggle ist dies eine der besten Quellen für kostenlose Datensätze zum Herunterladen und Verbesserung Ihres Knowledge Science -Portfolios.
4. Superior Sqlalchemy: Werkzeuge für Pythons führendes Orm
Hyperlink: Dahlia/Superior-Sqlalchemy
Es handelt sich um eine Liste von Instruments, Erweiterungen und Ressourcen für Sqlalchemy, Pythons beliebtester Orm. Preferrred für Datenwissenschaftler und Ingenieure, die mit Datenbanken und komplexen Datenmodellen arbeiten.
5. Superior Knowledge Science: Datenwissenschaft lernen und anwenden
Hyperlink: Akademisches/großartiges Datum
Ein Open-Supply-Repository, mit dem Sie von Anfang an Knowledge Science lernen und Ihnen auch dabei unterstützen, ein starkes Portfolio aufzubauen, indem Sie an Problemen im wirklichen Leben arbeiten. Es umfasst Tutorials, Kurse, Bücher und Projektideen für alle Ebenen.
6. Superior Study Knowledge Science: Kuratierte Lernwege
Hyperlink: SiBoehm/Superior-larn-Datascience
Eine handverlesene Liste von Ressourcen, mit denen Sie mit Knowledge Science beginnen können. Finden Sie anfängerfreundliche Tutorials, MOOCs, Bücher und Anleitungen, um Ihre Knowledge Science-Reise zu starten.
7. Superior Analytics: High Analytics Instruments und Frameworks
Hyperlink: Oxnr/Superior-Analytics
Eine kuratierte Liste von Analyse -Frameworks, Software program und Instruments. Großartig für alle Ebenen, einschließlich nicht-technischer Personen, die No-Code-Instruments für Knowledge Science oder Social Media Analytics untersuchen möchten.
8. Fantastisches maschinelles Lernen: Die besten ML -Bibliotheken
Hyperlink: Josephmisiti/Superior-Machine-Studying
Eine umfassende und organisierte Liste von Frameworks, Bibliotheken und Software program für maschinelles Lernen über mehrere Sprachen hinweg. Es umfasst auch kostenlose Bücher, Kurse, Blogs, Publication und Hyperlinks zu lokalen Meetups und Gemeinschaften.
9. Tutorials für maschinelles Lernen: Praktische Anleitungen und Artikel
Hyperlink: Ujjwalkarn/maschinell-lernt-Tutorials
Eine Sammlung von Tutorials, Artikeln und Ressourcen für maschinelles Lernen und Deep Studying. Perfekt für praktische Lernende, die ihr Verständnis durch praktische Beispiele vertiefen möchten.
10. Superior Python Knowledge Science: Kuratierte Python -Datenwissenschaftswerkzeuge
Hyperlink: Krzjoa/Superior-Python-Knowledge-Wissenschaft
Eine sorgfältig kuratierte Liste der High -Python -Pakete für Datenwissenschaften, die verschiedene Bereiche wie maschinelles Lernen, Deep -Lernen, Visualisierung, Bereitstellung und vieles mehr umfassen.
Abschluss
In der heutigen Welt der endlosen Informationen sind großartige Hear echte Goldminen für alle, die es ernst meinen, echte Fähigkeiten zu erlernen und aufzubauen. Die Menschen beginnen zu erkennen, dass Vibe -Codierung Spaß macht, aber wenn Sie ein nachhaltiges Produkt aufbauen möchten, müssen Sie die Grundlagen lernen. Hier kommen diese kuratierten Github-Repositories ins Spiel: Sie helfen Ihnen dabei, die Grundlagen zu lernen, Ihr Fachwissen zu vertiefen und über die besten Werkzeuge und Ressourcen im Bereich Knowledge Science auf dem Laufenden zu bleiben.
Setzen Sie diese Seite mit einem Lesezeichen und erkunden Sie die Hyperlinks, die Ihren Interessen entsprechen, unabhängig davon, ob Sie eine neue Sprache lernen oder in ein bestimmtes Thema eintauchen.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der es liebt, maschinelles Lernenmodelle zu bauen. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben von technischen Blogs über maschinelles Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid hat einen Grasp -Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor -Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI -Produkt zu bauen, das ein Diagramm neuronales Netzwerk für Schüler mit psychische Erkrankungen mit kämpfender Krankheiten unterhält.