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python-ecology-lesson

Python生态数据分析开源教程项目

python-ecology-lesson是一个开源教育项目,专注于使用Python分析生态数据。该项目提供从基础到进阶的实践指导,涵盖Python在生态数据处理中的应用。项目采用GitHub工作流,欢迎各类贡献,包括内容更新和错误修复。维护团队为贡献者提供支持,并鼓励新手参与标记为'good first issue'的任务。作为一个协作学习平台,该项目旨在推广Python在生态研究中的应用。

machine-learning - Ocademy开源AI学习平台 覆盖Python到MLOps全方位课程
AI学习GithubOcademy开源教育开源项目机器学习深度学习
Ocademy是一个开源AI学习平台,涵盖Python、数据科学、机器学习、深度学习和MLOps等领域。平台提供AI课程清单、生成式AI工具和互动式教程,旨在为所有人创造平等的AI学习机会。项目采用开放协作模式,欢迎社区贡献,致力于帮助繁忙的成年人进入AI领域。
100daysofcode-with-python-course - Python 100天编程挑战,33个实用项目深入学习
#100DaysOfCode100天编程挑战GithubPython开源项目编程课程项目驱动学习
这个开源项目为#100DaysOfCode挑战提供了系统的Python学习指南。课程包含33个实用Python项目,每个配有简短视频教程。内容涵盖数据结构、Web开发、API使用、GUI开发、自动化测试等多个方面。适合Python初学者和中级开发者,通过100天的编码实践来提升Python技能。
datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索
GithubJupyterPython数据科学pandas大数据开源项目机器学习
《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源,包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术,以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外,还包括广泛的数据分析和处理教程,适用于不同层次的数据科学研究和应用。
learning - 帮助开发者通过每日学习自我指导,不断提升软件工程核心技能和掌握新技术的综合性学习日志
GithubPython编程前端知识开源项目数据科学机器学习程序设计
该项目提供一个综合性的学习日志,帮助开发者通过每日学习自我指导,不断提升软件工程核心技能和掌握新技术。内容涵盖从Python编程到数据结构,再到Linux命令行的多个领域,每月更新,专注于最新的生成性AI技术。依托于主流在线教育平台如Datacamp和Udacity,覆盖从基础到高级的教程,致力于全面提升用户职业技能。
Hello-Python - Python零基础至高级编程教程,全方位掌握Python
ChatGPTFastAPIGithubMongoDBPythonReflex开源项目
课程专为Python零基础和初学者设计,涵盖从基础到高级的Python编程知识。通过视频教学、互动代码示例和实战项目,学员可逐步掌握Python编程,包括基础语法、函数、数据类型、后端开发、前端开发和API集成等内容。课程基于Twitch直播,并包含FastAPI、MongoDB和ChatGPT等实际应用案例,是全面入门和提升Python编程技能的理想选择。
BEPb - 多领域编程技能与开源贡献展示
GitHubGithubPython开源项目数据科学机器学习
这个项目展示了作者在多个技术领域的专长,包括Python编程、机器学习和数据科学。通过GitHub统计数据、代码分析和可视化图表,直观地呈现了作者的技术水平和开源贡献。项目还提供了多种联系渠道,方便进行技术交流。
python-mastery - Python高级编程课程,实践驱动的深度学习体验
David BeazleyGithubPython编程开源课程开源项目编程技巧高级教程
David Beazley设计的高级Python编程课程,通过实践练习深入探讨Python语言特性和工作原理。课程采用练习驱动方式,涵盖生成器、协程、元编程等高级主题,帮助开发者构建更完整的Python语言心智模型。基于Python 3.6特性集,旨在增强程序员开发复杂高效程序的能力,适合具备Python基础并希望从编写短小脚本过渡到开发更复杂程序的开发者。全部课程资料在GitHub开源,遵循知识共享许可协议,完成全部内容约需30-50小时。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合,详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源,包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),再到特征工程和数据可视化,用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具,以提高开发和分析效率。
Machine_Learning_and_Deep_Learning - 完整的机器学习和深度学习学习路径
GithubPython编程开源项目数据分析机器学习深度学习统计学
该项目提供了从Python基础到机器学习算法的全面学习路径,包含多个模块如数据分析、统计和机器学习。通过教程、代码示例和案例研究,帮助学习者掌握数据科学和AI的核心知识。这是一个开源项目,欢迎社区贡献。
spyder - 强大的Python科学计算集成开发环境
GithubPythonSpyder开发环境开源软件开源项目科学计算
Spyder是一个开源的Python科学计算集成开发环境,集成了编辑、调试和分析等功能。它为数据科学家、研究人员和工程师提供了全面的工具集,支持多种操作系统。Spyder具有直观的界面和高效的编程体验,有助于用户进行科学计算和数据分析。该项目持续更新,拥有活跃的社区支持,是Python科学计算领域的重要工具。
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