Browse 39 Best Data Science Tools

Các nhà phân tích / nhà khoa học dữ liệu giờ đây có thể tập trung nhiều hơn vào phân tích và ít hơn vào việc viết mã với trang web của tôi. Nó cho phép người dùng chuyển đổi văn bản tiếng Anh thành mã trong Excel, SQL, Python và các nền tảng BI. Công thức từ bất kỳ ngôn ngữ nào cũng có thể được dịch sang tiếng Anh đơn giản. Tài liệu Tableau cũng có thể được tạo ra chỉ bằng một cú nhấp chuột.

PyPOTS là bộ công cụ/thư viện Python đầu tiên (và cho đến nay là duy nhất) được thiết kế đặc biệt cho khai thác dữ liệu và học máy trên chuỗi thời gian bị quan sát một phần (POTS), nói cách khác, chuỗi thời gian không đầy đủ với các giá trị bị thiếu, còn được gọi là chuỗi thời gian lấy mẫu không đều.

Nhà phát triển và các công ty có thể tích hợp API trí tuệ Vibe Al vào chương trình hoặc sản phẩm phần mềm của họ để bảo vệ dữ liệu khách hàng khỏi các cuộc tấn công của hacker và việc vi phạm dữ liệu.

Nền tảng cho phép bạn huấn luyện và chạy các mô hình AI trên các phiên bản GPU / CPU Spot trong đám mây AWS giảm chi phí đào tạo của bạn lên đến 70%, thiết lập và thời gian đào tạo. Hỗ trợ lập lịch công việc, trực quan hóa và lịch sử, và tích hợp TensorBoard.

Pandera là khung công cộng mã nguồn mở cho kiểm tra dữ liệu, được xây dựng cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML. Nó cung cấp một thư viện Python đơn giản, không cần cấu hình để giúp bạn viết các schema phức tạp một cách dễ dàng và xác thực các điểm quan trọng của đường ống của bạn trong sản xuất.

Những lời nhắc này lý tưởng cho các nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, nhà phát triển Python, nhà phân tích định lượng, nhà khoa học học máy, nhà khoa học dữ liệu và nhà thống kê ở mọi trình độ kỹ năng, bất kể bạn là một kỹ sư mới hay một kỹ sư lập trình viên kinh nghiệm.

Với "Giới thiệu về Python", bạn sẽ bắt đầu một hành trình biến đổi vào thế giới của Python và phân tích dữ liệu. Sử dụng ChatGPT như một trợ lý đồng hành trong hành trình học tập của bạn.

Marktechpost là một nền tảng Tin tức AI đặt tại California cung cấp các cập nhật dễ tiêu thụ về kích thước byte trong nghiên cứu học máy, học sâu và khoa học dữ liệu.

Cải thiện trí tuệ nhân tạo tối ưu hóa ứng dụng với các quyết định trí tuệ nhân tạo nhanh chóng và ngày càng thông minh hơn. Các quyết định được đưa ra ngay lập tức, trên thiết bị, không có độ trễ mạng.Dễ dàng triển khai cá nhân hóa trong ứng dụng, các ưu đãi động, hoặc tối ưu hóa bất kỳ biến số nào. SDKS: iOS, Android, Python