数据科学

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一个开放源码的数据科学存储库，用于学习和应用于解决现实世界中的问题.

Motivation

*本部分适用于数据科学新手

这是开始研究“数据科学”的捷径. 只需按照以下步骤回答以下问题：“什么是数据科学？我应该学习什么才能学习数据科学？”

首先，数据科学是当今计算机和Internet农田上最热门的主题之一. 人们一直从应用程序和系统收集数据，直到今天，现在是分析它们的时候了. 下一步是从数据中提出建议并创建有关未来的预测. Here 您可以找到 Data Science 的最大问题以及专家提供的数百个答案.

Secondly, Our favorite programming language is Python nowadays for #DataScience. Python's - Pandas 该库具有收集和分析数据的全部功能. 我们用 Anaconda 玩数据并创建应用程序.

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预览 描述
通过8个步骤成为一名数据科学家的直观指南 DataCamp (img)
所需技能的思维导图（img)
斯瓦米·钱德拉塞卡兰（Swami Chandrasekaran） Curriculum via Metro map.
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通过 Data Science Central
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Data Fallacies To Avoid 一种简单友好的方法来教您的非数据科学家/非统计师同事 how to avoid mistakes with data . 从壁虎板 Data Literacy Lessons.

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  • Open Data Science –第一个电报数据科学频道. 涵盖所有与数据科学相关的技术和热门人员：人工智能，大数据，机器学习，统计，通用数学以及前者的应用.
  • Loss function porn —关于DS / ML主题的漂亮帖子，带有视频或图形可视化.
  • Machinelearning –每日ML新闻.

Toolboxes - Environment

  • Karate Club -带有Scikit-Learn like API的NetworkX的无监督机器学习扩展库.
  • ML Workspace -用于机器学习和数据科学的基于Web的多合一IDE. 工作区被部署为Docker容器，并预加载了各种流行的数据科学库（例如Tensorflow，PyTorch）和开发工具（例如Jupyter，VS Code）.
  • neptune.ml ->社区友好型平台，支持数据科学家创建和共享机器学习模型. Neptune促进了团队合作，基础架构管理，模型比较和可重复性.
  • steppy ->轻量级的Python库，用于快速且可重复的机器学习实验. 引入了非常简单的界面，可以进行干净的机器学习管道设计.
  • steppy-toolkit ->精心挑选的神经网络，变换器和模型集合，使您的机器学习工作更快，更有效.
  • Datalab from Google 使用Python和SQL等熟悉的语言轻松交互地浏览，可视化，分析和转换数据.
  • Hortonworks Sandbox 是一个个人的，可移植的Hadoop环境，其中包含许多交互式Hadoop教程.
  • R 是用于统计计算和图形的免费软件环境.
  • RStudio IDE – R的强大用户界面.它是免费和开源的，可在Windows，Mac和Linux上运行.
  • Python - Pandas - Anaconda 完全免费的企业就绪Python发行版，用于大规模数据处理，预测分析和科学计算
  • Scikit-Learn Python机器学习
  • NumPy NumPy是使用Python进行科学计算的基础. 它支持大型的多维数组和矩阵，并包括各种在这些数组上运行的高级数学函数.
  • SciPy SciPy与NumPy数组一起使用，并提供了用于数值积分和优化的有效例程.
  • Data Science Toolbox -Coursera课程
  • Data Science Toolbox - 博客
  • Wolfram Data Science Platform 采集数值，文本，图像，GIS或其他数据，并将其给予Wolfram处理，进行全方位的数据科学分析和可视化，并自动生成丰富的交互式报告，所有这些均基于革命性的基于知识的Wolfram语言提供支持.
  • Sense Data Science Development Platform 用于数据科学和大数据分析的新型云平台 在数据分析和高级分析项目上进行协作，扩展和部署，从根本上更快. 使用功能最强大的工具-R，Python，JavaScript，Redshift，Hive，Impala，Hadoop等-增压并集成在云中.
  • Datadog 大规模数据科学的解决方案，代码和开发人员.
  • Variance Build powerful data visualizations for the web without writing JavaScript
  • Kite Development Kit Kite软件开发工具包（Apache许可，版本2.0）或Kite是一组库，工具，示例和文档，旨在简化在Hadoop生态系统之上构建系统的工作.
  • Domino Data Labs 运行，扩展，共享和部署模型-无需任何基础架构或设置.
  • Apache Flink 一个高效，分布式，通用数据处理的平台.
  • Apache Hama Apache Hama是Apache顶级开放源代码项目，可让您进行MapReduce之外的高级分析.
  • Weka Weka是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合.
  • Octave GNU Octave是一种高级解释语言，主要用于数值计算.（免费Matlab）
  • Apache Spark 快如闪电的集群计算
  • Hydrosphere Mist -用于将Apache Spark分析作业和机器学习模型公开为实时，批处理或反应式Web服务的服务.
  • Caffe 深度学习框架
  • Torch LuaJit的科学计算框架
  • Nervana's python based Deep Learning Framework
  • Skale -NodeJS中的高性能分布式数据处理
  • Aerosolve -为人类打造的机器学习包.
  • Intel framework -英特尔®深度学习框架
  • Datawrapper –一个开源的数据可视化平台，可帮助每个人创建简单，正确和可嵌入的图表. 同样在 github.com
  • Tensor Flow -TensorFlow是机器智能的开源软件库
  • Natural Language Toolkit
  • nlp-toolkit for node.js
  • Julia –用于技术计算的高级，高性能动态编程语言
  • IJulia –与Jupyter互动环境相结合的Julia语言后端
  • Apache Zeppelin -基于网络的笔记本，可实现数据驱动， 使用SQL，Scala等进行交互式数据分析和协作文档
  • Featuretools -用python编写的用于自动功能工程的开源框架
  • Optimus -使用PySpark后端进行清理，预处理，功能工程，探索性数据分析和轻松ML.
  • Albumentations -快速且与框架无关的图像增强库，可实现多种增强技术. 支持开箱即用的分类，细分和检测. 曾经在Kaggle，Topcoder和CVPR研讨会的一部分中赢得过许多深度学习竞赛.
  • DVC -开源数据科学版本控制系统. 它有助于跟踪，组织和使数据科学项目可重复. 在最基本的情况下，它有助于版本控制以及共享大数据和模型文件.
  • Lambdo 是一种工作流引擎，通过将一个分析管道（i）特征工程和机器学习（ii）模型训练和预测（iii）表填充和列评估结合在一起，大大简化了数据分析.
  • Feast -用于管理，发现和访问机器学习功能的功能存储. Feast为模型训练和模型提供了一致的特征数据视图.
  • Polyaxon -用于可重现和可扩展的机器学习和深度学习的平台.
  • LightTag -团队文字注释工具
  • Trains -适用于AI的自动魔术实验管理器，版本控制和DevOps

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