awesome-data-catalogs

数据目录和可观测性平台列表

DataHub Amundsen 数据管理数据发现数据目录 Github 开源项目

该项目收集了一系列精心挑选的数据目录和监控平台，帮助企业高效发现、管理和观察数据。通过综合列表，用户可以比较开源和专有工具的不同功能，如数据溯源、数据质量保障和数据协作，满足多样化的数据管理需求。

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。

awesome-vector-database - 高维向量搜索与数据库技术资源全面指南

Github产品量化信息检索向量数据库开源项目近似最近邻高维搜索

本列表精选高维向量搜索和数据库领域的优质资源，包括主流向量数据库服务、开源实现、性能评测工具、学术会议等。内容全面涵盖技术前沿，定期更新，是研究和应用向量搜索技术的重要参考。该资源列表汇集了该领域的前沿技术和工具，为研究人员和开发者提供全面的参考，紧跟最新发展动态。

awesome-open-geoscience - 地球科学开源资源与工具汇总

Github地球科学地质建模地震学开源软件开源项目数据处理

这是一个精选的地球科学开源资源集合，内容涵盖软件工具和数据库。列表包含地震学、地下雷达、测井、模拟建模和储层工程等多个地球科学分支的工具。该项目旨在为地球科学研究人员、开发者和数据分析师提供实用资源，以提高工作效率。项目保持开放更新，反映地球科学开源生态系统的最新进展。

awesome-project - 精选项目开发链接库提升效率的开发者资源清单

GitHubGithubMIT许可证awesome project开源项目链接列表项目开发

Awesome-project是一个综合性项目开发资源库，收录了大量高质量开发链接。该库包含丰富的学习材料和开发工具，全面覆盖项目开发各个阶段。开发者可以通过LINKS.md文件轻松访问这些资源，有效提升开发技能和工作效率。项目遵循MIT许可证，鼓励社区贡献，为开源开发提供了宝贵参考。

awesome-network-analysis - 全面的网络分析与可视化资源列表

Github图论复杂网络开源项目数据可视化社交网络网络分析

该项目整理了丰富的网络分析资源,包括构建、分析和可视化网络数据的工具与材料。涵盖书籍、会议、课程、数据集、期刊、研究组织、综述文章和软件等多方面内容,涉及社交网络、生物网络、复杂网络等领域。列表还收录经典论文、教程和网络科学相关资料,为研究人员和爱好者提供全面的学习参考。

OpenMetadata - 开源统一元数据平台促进数据发现观察与治理

GithubOpenMetadata元数据管理开源项目数据发现数据治理数据质量

OpenMetadata是一个开源元数据管理平台，集成数据发现、观察和治理功能。它拥有中央元数据存储库、列级血缘分析和团队协作工具，支持75种以上数据源连接器。该平台致力于帮助组织充分利用数据资产，实现全面的元数据管理。

awesome-mlops - 机器学习操作（MLOps）资源与最佳实践

AI在生产中GithubMLOps女性数据科学节开源项目机器学习操作特征存储

awesome-mlops 为用户提供全面的机器学习操作（MLOps）资源与最佳实践，覆盖从核心知识、社区交流到模型部署和监测等各个方面。无论是初学者还是专业人士，都能在这个项目中找到有价值的信息和指导。

awesome-time-series - 时间序列分析资源及工具集锦

GithubPython可视化开源项目数据分析时间序列机器学习

该项目汇集了丰富的时间序列和序列数据处理资源。涵盖Python、R、Java等多种语言的工具库，内容包括特征工程、分割、增强和可视化等方面。同时收录了相关数据库、标注工具、学术论文、开源模型、书籍和课程，为时间序列分析提供全面参考。

Awesome-Geospatial - 精选地理空间分析工具和资源库的全面指南

Awesome-Geospatial 提供了一系列地理空间分析工具，涵盖了地理信息系统、数据库管理、图像分类和地图开发等关键功能。项目囊括了多种地理空间数据库扩展、遥感数据处理和地图创建工具，旨在为专业人士和爱好者提供高效的空间数据处理解决方案。不论是环境建模、地图分析或是数据整合，这里都有适宜的资源来强化地理空间数据的应用效率。

awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台

AIDLGithubJavaMLNLP开源项目

awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域，提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员，帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。

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