مصدر مفتوح. آفاق جديدة.

منهج البيانات العلمية لمبتدئي Microsoft لمدة 10 أسابيع و20 درسًا، يتضمن دروسًا قائمة على المشاريع واختبارات وترجمات بأكثر من 50 لغة.

تحدي برمجة بايثون على مدى 30 يومًا يغطي الأساسيات حتى استخراج بيانات الويب وpandas وMongoDB وواجهات API، مع تمارين عملية وترجمات متعددة اللغات.

VisiData هي أداة متعددة الاستخدامات تعمل في الطرفية لاستكشاف البيانات الجدولية وترتيبها، وتدعم صيغًا مثل tsv وcsv وsqlite وjson وxlsx وhdf5. تعمل على لينكس أو macOS أو ويندوز مع WSL وتتطلب بايثون 3.8 أو أحدث.

pandas هي مكتبة Python قوية توفر هياكل بيانات سريعة ومرنة ومعبرة مصممة للعمل مع البيانات 관계ية أو المصنفة.

مشروع تعليمي في تعلم الآلة يصنف معاملات الدفع عبر الإنترنت كقانونية أو احتيالية. يقوم بمعالجة مجموعة بيانات المعاملات، وتشفير الميزات ومقياسها، ثم تدريب وتقييم نماذج Logistic Regression و Decision Tree و Random Forest باستخدام Python و pandas و NumPy و scikit-learn.

مستودع مفتوح المصدر للترجمة الصينية للطبعة الثانية من كتاب "تحليل البيانات باستخدام بايثون"، يشرح بشكل منهجي أدوات تحليل البيانات مثل Python 3.6 وNumPy وpandas وStatsModels وscikit-learn، مع توفير روابط للقراءة عبر الإنترنت وإرشادات للكود المصاحب.

داستيك مكتبة حوسبة متوازية مرنة مصممة للتحليلات وجدولة المهام.

مكتبة بايثون لإثراء إطارات البيانات (pandas) بإضافة أعمدة جديدة تولدها نماذج الذكاء الاصطناعي بناءً على تعليمات لغوية طبيعية.

نظام أبو للتداول الكمي (abu) هو إطار عمل مفتوح المصدر للاستثمار الكمي مبني على بايثون، يدعم الأسهم الأمريكية والصينية وهونغ كونغ والعقود الآجلة والخيارات والبيتكوين وغيرها، ويتضمن تطوير استراتيجيات التوقيت، والاختبار الخلفي، وإدارة المراكز، وتحسين التعلم الآلي، ونماذج التحليل الفني المتعددة.

cuDF هي مكتبة NVIDIA لتسريع معالجة البيانات الجدولية عبر GPU، وتوفر واجهات متوافقة مع pandas ومحرك GPU لـ Polars ودعم Dask.

مستودع تعليمي لتدريس التعلم الآلي الخاضع للإشراف من المبادئ الأولى باستخدام Python، يغطي الأسس الرياضية والتطبيقات العملية.