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python-novice-gapminder

非程序员的Python数据分析与可视化入门

Python数据分析绘图编程教程JupyterGithub开源项目

Python-novice-gapminder项目面向非程序员，专注于Python数据分析和可视化教学。通过Jupyter交互环境，学习者可掌握Python基础知识并应用于实际数据处理。内容涵盖基本语法、数据分析和可视化等方面，适合数据分析初学者。项目由Software Carpentry维护，提供学习资源和社区支持。

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ipydatagrid - Jupyter环境中的快速数据网格工具
GithubJupyteripydatagrid交互式可视化开源项目数据分析数据网格
ipydatagrid是专为Jupyter Notebook和JupyterLab开发的数据网格工具。它具有全功能界面，支持高性能操作，并与ipywidgets无缝集成。该工具允许通过多种渲染器自定义数据展示，提供双向数据绑定的选择模型，并支持使用Vega表达式进行条件格式化。ipydatagrid显著提升了Jupyter环境中的数据交互和可视化效果。
intro-to-deep-learning - 全面实用的深度学习入门课程
GithubJupyter NotebookPython开源项目机器学习深度学习神经网络
这是一个面向深度学习初学者的开源项目，提供全面的入门课程。课程内容包括神经网络基础知识的介绍材料、实践演练和扩展资源。采用Jupyter Notebook形式，鼓励学生动手实践以加深理解。课程涵盖深度学习核心概念，为学习者打下扎实基础，为进一步探索高级主题如GAN和NLP做好准备。项目注重理论与实践结合，并提供深入学习资源。项目内容结构清晰，按主题分类组织，每个主题包含概述、预习建议、实践演示和深入学习资源。课程支持本地运行和Google Colab使用两种方式，增加了学习的灵活性。
Time-Series-Analysis-with-Python-Cookbook - Python时间序列分析与预测实战指南
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这本书全面介绍Python时间序列分析和预测技术，涵盖数据获取、预处理和高级建模。内容包括统计方法、机器学习和深度学习算法，以及使用TensorFlow、PyTorch等框架进行预测。通过实用代码示例和案例研究，读者可以学习处理复杂时间序列数据、进行异常检测，并解决实际业务问题。适合数据分析师和开发者提升时间序列分析技能。
ml - 含有CloudxLab课程的机器学习项目和笔记本的资源库
CloudxLabGithubjupyter notebooksnbdime开源项目机器学习项目
此资源库含有CloudxLab课程的机器学习项目和笔记本，提供丰富的学习材料。用户可以自由查阅和探索，优化机器学习技能。通过安装nbdime解决Jupyter笔记本差异对比问题，使版本控制更加友好。访问CloudxLab网站了解更多信息。
Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project - 数据科学项目全生命周期实践指南
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该项目提供了数据科学项目完整生命周期的实践指南。涵盖数据收集、清洗、特征工程、模型训练及部署全过程。详细介绍网络爬虫、API、数据库等数据获取方法，并汇总多个开放数据集资源。同时包含数据预处理、特征选择、模型评估等关键环节的最佳实践。对数据科学学习者和从业人员具有重要参考价值，有助于全面把握数据科学项目流程。
Notebooks - 开源希伯来语Python编程教学项目
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Notebooks项目提供希伯来语Python编程教学资源，包含Jupyter笔记本形式的课程内容。教材涵盖丰富的编程知识、示例和练习题，基于十年教学经验编写，并持续更新。课程设计建议学习者每个笔记本用1-3天学习并完成练习。项目目标是以直观便捷的方式普及编程知识，为希伯来语使用者提供优质的开源学习材料。
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。
python-small-examples - Python常见小例子和应用案例集合
GithubPython开源项目数据分析机器学习正则表达式算法
本项目汇集了多个Python小例子和案例，涵盖数据分析、算法与机器学习，帮助用户深入理解Python应用。每个例子均含有详细说明和代码实现，适合初学者及有经验的编程人员参考学习。通过这些示例，用户可以提升编程技巧，解决实际问题，增强对Python编程的自信。
BlocklyML - 旨在简化Python和机器学习的实现的无代码训练平台
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BlocklyML是一个无代码训练平台，旨在简化Python和机器学习的实现。基于Blockly项目开发，专为机器学习和数据分析场景优化。用户可以快速通过示例布局上手，并利用UI功能，例如下载代码和查看数据框，适合新手和非编程背景用户使用。
God-Level-AI - 涵盖机器学习与个人品牌的视频课程
GithubPythongod level AI开源项目数据结构与算法机器学习深度学习
该项目旨在帮助成为顶尖1%数据与AI专家的个人，通过视频课程和文本内容进行科学方法、算法和系统构建训练。无论是领导者、专业人士还是学生，都需付出相应努力才能达到顶峰。项目内容涵盖Python、数据结构与算法、深度学习、MLOps和个人品牌塑造等，提供全面的知识和实用技巧。
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