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datahub-gma

DataHub通用元数据架构的开源实现

datahub-gma是LinkedIn开源的通用元数据架构(GMA)实现,为DataHub提供后端支持。该项目提供元数据搜索和发现功能,支持可扩展的元数据管理。GMA架构设计灵活,有助于企业高效管理元数据资源。项目托管于GitHub,欢迎社区参与贡献。

tuva - 综合医疗数据分析平台 支持多种数据仓库
GithubTuva Project医疗分析开源开源项目数据模型术语集
Tuva Project是一个开源医疗数据分析平台,集成了核心数据模型、数据集市、术语集和数据质量测试功能。该项目支持BigQuery、Databricks、Snowflake等多种数据仓库,适配dbt 1.3.x及更高版本。Tuva Project致力于简化健康数据处理流程,促进医疗数据从业者知识共享。开发者可在GitHub上访问项目代码、术语集和价值集,并通过Slack社区交流经验。
hub - 机器学习预训练模型分享与复用平台
GithubKaggle ModelsSavedModelTensorFlow Hub开源项目机器学习模型模型迁移
TensorFlow Hub是机器学习预训练模型的开源分享平台,现已迁移至Kaggle Models。平台提供SavedModel格式的TensorFlow 2模型和tensorflow_hub Python库,支持快速下载和重用模型。开发者可轻松获取预训练模型,加速机器学习项目开发。尽管迁移,tensorflow_hub库仍支持下载原有tfhub.dev模型。
awesome-business-intelligence - 优化商业智能工具的权威资源列表
ETL工具Github开源项目数据可视化数据平台数据建模数据集成
本项目汇集了商业智能领域的顶级工具,涵盖数据分析全流程。包括数据监控、可视化、集成、建模、血缘分析、ETL等关键环节的SaaS及开源方案。为数据从业者和企业提供了全面的工具参考,助力选择最适合的数据解决方案。该项目收录了商业智能生态中的核心工具,覆盖从数据采集到分析呈现的完整链路。包含数据监控、分析客户端、可视化、集成、建模、血缘分析、可观察性、ETL编排等18个关键领域的SaaS和开源解决方案。为数据团队和企业提供了全面的工具参考,有助于构建高效的数据栈。
DOPMC - Datawhale开源项目管理与人工智能人才培养平台
DatawhaleGithub人工智能开源项目社区参与项目管理
DOPMC(Datawhale开源项目管理委员会)致力于推动开源项目发展和人工智能人才培养。该平台为开发者提供参与开源项目的机会,包括项目指南和Github操作指南等资源。DOPMC通过issues和discussions促进社区交流,欢迎各种形式的反馈。除技术交流外,DOPMC还提供人工智能培养方案,旨在培育全面的AI人才。
dagster - 全生命周期数据管道编排工具 支持云原生部署
DagsterGithubPython开源开源项目数据管道编排资产管理
Dagster是一款支持云原生部署的数据管道编排工具,覆盖全生命周期开发。该工具集成了数据血缘追踪和可观察性功能,采用声明式编程模型,并提供出色的可测试性。Dagster能够帮助开发和维护各类数据资产,包括数据表、数据集、机器学习模型和报告等。开发者可通过Python函数声明数据资产的构建方式,Dagster会自动管理函数执行时机并保持资产更新。这一工具适用于从本地开发到生产环境的全过程,并与现代数据技术栈广泛集成。
dph-framework - LinkedIn开源的软件开发效率与幸福感评估框架
GithubLinkedIn度量框架开发者生产力开源开源项目软件开发
dph-framework是LinkedIn开源的软件开发效率评估框架。该框架提供一系列文档,涵盖目标设定、指标设计、开发者画像等概念,以及数据收集和分析方法。通过该框架,团队可以更好地理解开发者需求,优化工作流程,做出数据驱动的决策,从而提升开发效率和开发者体验。框架采用CC BY 4.0许可,可供其他组织参考使用。框架包含多个独立文档,介绍了目标信号指标体系、开发者画像、数据收集原则等内容,并提供了实际的指标示例及选择原因。dph-framework鼓励社区贡献,为软件开发团队提供了一套系统化的方法来衡量和改进开发效率。
aws-open-data-geo - AWS地理空间开放数据集的简化访问工具
AWSGitHubGithubpandas地理空间数据集开放数据开源项目
aws-open-data-geo项目整合了AWS Open Data平台上的地理空间数据集,每日更新并提供CSV和JSON格式。这种整理方式便于程序化调用和数据分析,简化了地理空间数据的获取和处理流程。项目通过提供标准化的数据访问方式,促进了开放地理数据在实际应用中的使用。
versatile-data-kit - 全面的数据工作流开发、部署和运维框架
GithubPythonSQLVersatile Data Kit开源项目数据处理框架数据工作流
Versatile Data Kit是一个综合性数据工作流框架,支持Python和SQL开发。它提供ETL/ELT模式和模块化扩展,简化了数据提取、转换和加载过程。该框架具备一键部署功能,并集成了运维监控工具。通过Control Service,可实现数据作业的便捷管理和调度。Versatile Data Kit致力于提高数据工程效率,适用于各类数据处理场景。
awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台
Data ScienceGithubPythonR语言开源项目数据分析机器学习
此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台,适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容,旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。
graphql-engine - 开源GraphQL引擎 简化现代应用数据访问
APIGithubGraphQLHasura开源开源项目数据库连接
Hasura GraphQL Engine是一个开源项目,通过统一的API端点提供数据访问,加速现代应用程序开发。支持多种数据源如PostgreSQL、MongoDB等,并可使用TypeScript SDK编写自定义逻辑。目前有V2稳定版和V3测试版两个版本。
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