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versatile-data-kit

全面的数据工作流开发、部署和运维框架

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。

Gather-Deployment - Python 部署、基础设施与实践指南
DockerFlaskGithubKafkaPySparkTensorflow开源项目
详细介绍Python部署与基础设施的内容,包括Tensorflow部署、简单后端、Apache技术栈、数据管道与实时ETL。涵盖Flask, Docker, Kafka, PySpark, PyFlink等多种技术和工具,并包含单元测试、压力测试、监控和映射方案,让开发者全面了解Python在实际应用中的场景。
awesome-apache-airflow - Apache Airflow资源大全 工作流管理平台指南
Apache AirflowGithub工作流管理开源软件开源项目数据管道调度系统
本项目汇集了Apache Airflow的综合资源,包括部署方案、教程、最佳实践和工具库等。内容涵盖重要链接、视频教程和商业服务,为Airflow用户提供全面指南。项目持续更新,致力于成为Airflow社区的权威参考。
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。
pktvisor - 网络数据流分析与实时观测代理
Githubpktvisor开源软件开源项目性能监控数据流分析网络观测
pktvisor是一个针对高容量网络数据流的观测代理。它从网络边缘提取洞察,并与现代可观测性系统集成。采用模块化设计,支持实时API和YAML策略控制,可动态加载输入和分析模块。pktvisor提供命令行界面和中央化收集功能,支持多种输入流如数据包捕获、dnstap、sFlow和Netflow/IPFIX。它进行应用层分析,输出计数器、直方图和重要项目等多种指标。
arckit - Python工具包简化抽象推理语料库数据处理
ARC数据集GithubPython工具命令行工具开源项目数据可视化机器学习
arckit是一个处理抽象推理语料库(ARC-AGI)数据集的Python工具包。它提供数据加载接口、矢量图形可视化和模型评估功能。支持数据加载、任务交互和可视化创建,并通过命令行工具实现任务图像的快速查看与保存。arckit兼容多个数据集版本,为ARC数据处理提供了便捷解决方案。
awesome-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合
GithubMLOps开源项目数据处理数据管理模型服务自动化机器学习
发掘和运用顶尖MLOps工具:该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具,供数据科学家和机器学习工程师选择使用,以简化机器学习流程,优化生产活动。
Dxyfer - 增强智能平台实现数据分析与洞察
AIAI工具Dxyfer决策支持可视化数据分析
Dxyfer作为增强智能平台,将多样化数据源转化为实用洞察。平台核心功能包括数据分析(AskData)、KPI监控(AutoDash)和文档智能问答(AskDocs)。通过AI技术,Dxyfer简化了数据连接、信息丰富和解释过程,支持即时洞察和决策。平台特点涵盖可操作洞见、快速投资回报、成本效益、可视化呈现、便捷集成及先进AI/ML架构。Dxyfer适用于多个领域,有效提高数据分析效率和决策水平。
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。
DeepBI - 多数据源支持的AI数据分析平台,实现数据查询与可视化
DeepBIGithub人工智能多平台支持开源项目数据分析平台数据可视化
DeepBI是一款AI驱动的数据分析平台,利用大语言模型进行数据探索、查询、可视化和共享。平台支持对话获取数据结果,生成持久化查询与可视化,兼容MySQL、PostgreSQL、Doris、StarRocks等多种数据源,并支持Windows、Linux、Mac等操作系统。
datatrove - 用于大规模文本数据处理和去重的开源Python库
DataTroveGithub大规模开源项目数据处理文本去重管道
DataTrove是一个开源Python库,专门用于处理、过滤和去重大规模文本数据。它提供预构建的常用处理模块和自定义功能支持。该库的处理流程可在本地或Slurm集群上运行,具有低内存消耗和多步骤设计,适合处理大型语言模型训练数据等大规模工作负载。DataTrove支持多种文件系统,为数据处理提供灵活解决方案。
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