好开源，值得被发现。

FiftyOne 是一款开源工具，用于构建高质量数据集和计算机视觉模型，支持可视化、标注、评估及数据策展。

OpenRefine 是一款基于 Java 的开源强大工具，旨在通过 Web 浏览器界面对杂乱的数据进行清洗、转换和协调。

本仓库包含一门培训课程，介绍使用Python进行数值计算和数据可视化。课程专为商业分析师和交易员设计，展示复杂数据主题如何对没有编程背景的人 accessible。

Great Expectations (GX Core) 是一个开源的 Python 数据质量库，提供了一个为数据创建单元测试的框架，旨在确保数据的一致性和可靠性。

VectorBT是一个开源的Python回测库，通过将数千种参数组合打包进NumPy数组，并利用Numba和可选的Rust引擎加速，实现策略研究的向量化，同时提供投资组合分析和交互式Plotly可视化。

Keras 3 是一个多后端深度学习框架，允许用户使用 JAX、TensorFlow、PyTorch 或 OpenVINO 来构建和训练模型。

scikit-learn 是一个全面的 Python 机器学习模块，构建在 SciPy 之上，并采用 3-Clause BSD 许可证分发。

数据研究分析平台支持用户导入自定义数据集进行可视化与分析。

Gradio 是一个开源 Python 库，旨在让用户无需 Web 开发经验即可快速构建并分享用于机器学习模型、API 或任何 Python 函数的 Web 应用程序。

Evidence 是一款开源的基于代码的商业智能工具，旨在替代拖拽式 BI 产品。用户可以使用 SQL 和 markdown 构建快速且交互式的报告，随后将其发布或自行托管为静态网站。

由 Asabeneh Yetayeh 设计的 30 天 Python 编程挑战，从基础到网页抓取、pandas、MongoDB 和 API，包含练习及多语言翻译。

Apache Superset 是一款现代化的、企业级的商业智能 Web 应用程序，用于数据的探索与可视化。

IPython 是一个强大的交互式命令外壳，支持多种编程语言（主要是 Python），提供增强的内省功能和外壳集成，旨在提升开发人员和数据科学家的计算效率。

DVC是一款命令行工具和VS Code扩展，用于数据与机器学习模型的版本控制、构建可复现的流水线，并通过Git本地跟踪实验。

该仓库汇集了机器学习与深度学习的代码示例和教程，覆盖从线性回归到强化学习、NLP、计算机视觉及生成式AI等主题。

pandas 是一个功能强大的 Python 库，提供了快速、灵活且富有表现力的数据结构，专为处理关系型或标记数据而设计。

Dagster 是一款云原生数据流水线编排工具，旨在支持数据资产在整个生命周期中的开发、生产和观测。

微软推出的免费12周26课经典机器学习课程，使用Scikit-learn，包含测验、实践项目、作业、Python和R课程及多语言翻译。

这是一个教育性质的机器学习项目，旨在将在线支付交易分类为合法或欺诈。该项目使用 Python、pandas、NumPy 和 scikit-learn 对交易数据集进行预处理、特征编码和缩放，并训练及评估 Logistic Regression、Decision Tree 和 Random Forest 模型。

Apache Airflow 是一个用于以代码形式编程编写、调度和监控工作流的平台，常用于数据管道以及 AI/ML 编排。