오픈 소스. 새로운 가능성.

Flow는 단일 바이너리, 고성능 ETL 엔진 및 워크플로우 오케스트레이터로, Go로 작성되었습니다. 임베디드 시각적 웹 빌더, 선언적 XML 파이프라인, 크로스 데이터베이스 지원, 내장 감사 텔레메트리를 특징으로 합니다.

Python을 사용하여 수학적 기초부터 실무 구현까지 지도 학습 머신러닝을 원리부터 가르치는 교육용 저장소입니다.

Prefect는 스케줄링 및 재시도와 같은 기능을 통해 탄력적인 데이터 파이프라인을 구축, 자동화 및 모니터링하도록 설계된 Python 기반 워크플로우 오케스트레이션 프레임워크입니다.

Reflex는 순수 Python만을 사용하여 풀스택 웹 애플리케이션을 구축할 수 있는 라이브러리로, 프론트엔드 개발 시 JavaScript의 필요성을 제거합니다.

Made With ML은 프로덕션 수준의 머신러닝 애플리케이션 구축을 가르치는 오픈소스 교육 저장소 및 강좌입니다. MLOps, 테스트, 서빙, CI/CD, 지속학습까지ครอบคลุม합니다.

Microsoft의 초보자를 위한 10주, 20강 데이터 과학 커리큘럼으로, 프로젝트 기반 수업, 퀴즈, 50개 이상의 언어 번역이 포함되어 있습니다.

FiftyOne은 고품질 데이터셋과 컴퓨터 비전 모델을 구축하기 위한 오픈소스 Python 도구로, 이미지, 비디오, 주석 시각화, 모델 평가, 데이터 정제 기능을 제공합니다.

OpenRefine은 웹 브라우저 인터페이스를 통해 지저분한 데이터를 정제, 변환 및 조정하도록 설계된 Java 기반의 오픈 소스 파워 툴입니다.

비즈니스 분석가 및 트레이더를 위한 수치 컴퓨팅 및 데이터 시각화 중심의 파이썬 입문 교육 과정 소개

Great Expectations (GX Core)는 데이터 일관성과 신뢰성을 보장하기 위해 데이터 단위 테스트 프레임워크를 제공하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다.

VectorBT는 오픈소스 파이썬 백테스팅 라이브러리로, 수천 개의 매개변수 조합을 NumPy 배열로 압축하고 Numba와 선택적 Rust 엔진으로 가속화하며, 포트폴리오 분석과 대화형 Plotly 시각화를 제공합니다.

Keras 3는 JAX, TensorFlow, PyTorch 또는 OpenVINO를 사용하여 모델을 구축하고 학습시킬 수 있는 멀티 백엔드 딥러닝 프레임워크입니다.

scikit-learn은 SciPy를 기반으로 구축되었으며 3-Clause BSD 라이선스 하에 배포되는 포괄적인 머신러닝용 Python 모듈입니다.

사용자가 맞춤형 데이터 세트를 가져와 시각화 및 분석을 수행할 수 있는 데이터 연구 및 분석 플랫폼입니다.

Gradio는 웹 개발 경험 없이도 머신러닝 모델, API 또는 모든 Python 함수를 위한 웹 애플리케이션을 빠르게 구축하고 공유할 수 있는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다.

Evidence는 드래그 앤 드롭 방식의 BI 도구를 대체하는 오픈 소스 코드 기반 도구로, SQL과 markdown을 사용하여 빠르고 인터랙티브한 보고서를 구축하고 정적 사이트로 게시하거나 자체 호스팅할 수 있습니다.

단계별 30일 Python 프로그래밍 챌린지로, 기초부터 웹 스크래핑, pandas, MongoDB, API까지 다루며 실습 문제와 여러 언어 번역을 제공합니다.

XGo는 영어처럼 읽히는 프로그래밍 언어로, C/C++, Go, Python, JavaScript/TypeScript의 자산을 통합합니다. Go와 완전 호환되며, 단순화된 문법과 클래스프레임워크(웹, 게임, DevOps 등)를 제공합니다.

Apache Superset은 데이터 탐색 및 시각화에 사용되는 현대적인 기업용 비즈니스 인텔리전스(BI) 웹 애플리케이션입니다.

tsfresh는 시계열 데이터에서 수백 개의 특징을 자동으로 추출하고 선택하는 Python 패키지로, 통계, 신호 처리, 가설 검정을 결합하여 머신러닝에 적합한 관련 특징을 생성합니다.