好开源，值得被发现。

微软Azure发布的免费入门级数据科学课程，涵盖10周20课，内容从基础定义到云工作流，支持50多种语言，包含测验和应用和项目指导。

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。

VisiData 是一款基于终端的表格数据探索与整理多功能工具，支持 tsv、csv、sqlite、json、xlsx 和 hdf5 等格式。它可在 Linux、macOS 或带 WSL 的 Windows 上运行，并需要 Python 3.8 或更高版本。

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。

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。

《利用Python进行数据分析（第2版）》中文翻译开源仓库，系统讲解Python 3.6、NumPy、pandas及StatsModels、scikit-learn等数据分析工具，提供在线阅读与配套代码指引。

Dask是一个专为数据分析和任务调度设计的灵活并行计算库。

一个Python库，通过自然语言指令驱动的AI模型为pandas DataFrames添加新列以丰富数据处理能力。

阿布量化交易系统（abu）是一个基于 Python 的开源量化投资框架，支持美股、A股、港股、期货、期权及比特币等市场，内置择时策略开发、回测、仓位管理、机器学习优化与多种技术分析模型。

NVIDIA cuDF 是一个用于表格数据处理的 GPU 加速 DataFrame 库，属于 CUDA-X 套件。它提供兼容 pandas 的 API、Polars GPU 引擎和 Dask 后端，支持高性能数据操作。

这是一个通过 Python 从底层原理教授监督机器学习的教育仓库，涵盖了数学基础以及从零实现到实际应用的完整过程。