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गिथुब केवल आईटी परियोजनाओं की मेजबानी और संयुक्त विकास के लिए एक मंच नहीं है, बल्कि सैकड़ों विशेषज्ञों द्वारा संकलित एक विशाल ज्ञान आधार भी है। सौभाग्य से, सेवा न केवल खुले स्रोत कोड के साथ काम करने के लिए उपकरण प्रदान करती है, बल्कि प्रशिक्षण के लिए उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री भी है। हमने कुछ लोकप्रिय रिपॉजिटरी का चयन किया और उन्हें अवरोही क्रम में सितारों की संख्या के अनुसार क्रमबद्ध किया।

यह संग्रह आपको यह पता लगाने में मदद करेगा कि कौन से रिपॉजिटरी में आपको ध्यान देना चाहिए कि क्या आप डेटा और गहन प्रशिक्षण के साथ काम करने में रुचि रखते हैं।

डेटा साइंस

ओपन सोर्स डेटा साइंस मास्टर्स
सितारे: 11,227, कांटे: 4,737

डेटा साइंस मास्टर्स पाठ्यक्रम का आधिकारिक भंडार, डेटा साइंस के क्षेत्र में औपचारिक शिक्षा के लिए एक ओपन-सोर्स विकल्प के रूप में विकसित हुआ। रिपॉजिटरी कई वर्षों से एकत्र की गई प्रशिक्षण सामग्री का एक संग्रह है।

बहुत बढ़िया डेटा विज्ञान
सितारे: 9,240, फोर्क: 2,761

शक्तिशाली संग्रह जो प्रश्नों का उत्तर देता है: "डेटा साइंस क्या है?" और "इस विज्ञान में पारंगत होने के लिए आपको क्या जानने की आवश्यकता है?"। आसानी से श्रेणियों में विभाजित। उदाहरण के लिए, डेटा साइंस पर पुस्तकों की एक सूची , इन्फोग्राफिक्स का चयन और फेसबुक पर विषयगत समूह भी हैं।

ज्यूपिटर इंटरएक्टिव नोटबुक
सितारे: 5,242, कांटे: 2,331

इस रिपॉजिटरी के पूर्वज 40 प्रोग्रामिंग लैंग्वेज डेटा साइंस iPython नोटबुक्स में स्क्रिप्ट के साथ काम करने के लिए एक मंच है, जिसमें 14,000 से अधिक सितारे और 4,000 कांटे हैं। डेटा प्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग विशेषज्ञों ने इसे वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए सक्रिय रूप से उपयोग किया है।

आज, ज्यूपिटर नोटबुक पैराग्राफ से मिलकर नोटबुक फ़ाइलों का एक सुविधाजनक सेट है जिसमें अनुरोध लिखे और निष्पादित किए जाते हैं। अंतर्निहित विज़ुअलाइज़र का उपयोग करना, प्रश्नों के एक सेट के साथ एक नोटपैड एक पूर्ण डेटा डैशबोर्ड में बदल जाता है।

डाटा साइंस ब्लॉग
सितारे: 4 510, फोर्क: 1 178

प्रशिक्षण सामग्री की एक सरल लेकिन व्यापक सूची, वर्णानुक्रम में क्रमबद्ध। यहां आपको सभी लोकप्रिय ब्लॉग, साथ ही उपयोगी जानकारी के साथ कई छोटी साइटें मिलेंगी (कुल 251 संसाधन सूचीबद्ध हैं)।

डेटा विज्ञान विशेषज्ञता
सितारे: 3 114, फोर्क्स: 27 184

जॉन्स हॉपकिन्स यूनिवर्सिटी के डेटा साइंस एजुकेशन रिपॉजिटरी रोजर पेन, जेफ लिक और ब्रायन कैफ़ो द्वारा एक बहुत लोकप्रिय कोर्स है। अधिक सटीक होने के लिए, कोर्टेरा में विशेष "डेटा साइंस" में प्रशिक्षण कार्यक्रम में डेटा विश्लेषण के विभिन्न पहलुओं से संबंधित विभिन्न विषयों (उदाहरण के लिए, आर प्रोग्रामिंग) पर कई परस्पर जुड़े पाठ्यक्रम शामिल हैं, और संग्रह में प्रस्तुत भंडार सभी पाठ्यक्रमों में उपयोग की जाने वाली जानकारी को जोड़ती है।

स्पार्क नोटबुक
सितारे: २ ६ 6, फोर्क्स: ५।,

स्पार्क नोटबुक एक खुला स्रोत नोटपैड है जो एक इंटरैक्टिव वेब एडिटर प्रदान करता है जो डेटा के विश्लेषण और अन्वेषण के लिए स्काला कोड, एसक्यूएल क्वेरीज़, मार्कअप और जावास्क्रिप्ट को जोड़ सकता है।

जानें डेटा साइंस
सितारे: 2 129, कांटे: 1 210

शुरुआती लोगों के लिए मौलिक मशीन सीखने की अवधारणाओं पर केंद्रित iPython पुस्तिकाओं का संग्रह।

कमांड लाइन में डेटा साइंस
सितारे: २ ०५ 05, कांटे: ५०३

रिपॉजिटरी में कमांड लाइन पर डेटा साइंस में उपयोग किए जाने वाले टेक्स्ट, डेटा, स्क्रिप्ट और कंसोल उपयोगकर्ता टूल शामिल हैं। यह व्यावहारिक मार्गदर्शिका प्रदर्शित करती है कि कैसे छोटे, लेकिन शक्तिशाली कमांड लाइन टूल को जल्दी से पुनः प्राप्त करने, शुद्ध करने, अनुसंधान और मॉडल डेटा को संयोजित करने का तरीका।

डेटा विज्ञान विशेषज्ञता सामुदायिक साइट
सितारे: १ ३ ९ ५, कांटे: २ ६६१

जॉन्स हॉपकिन्स विश्वविद्यालय में पाठ्यक्रम पूरा करने वाले कई छात्रों ने ऐसी उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री बनाई कि विश्वविद्यालय के कर्मचारियों ने इसे साझा किया और समुदाय द्वारा बनाई गई सभी दिलचस्प सामग्री के लिए एक सूची भी बनाई।

वेब के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

डी 3
सितारे: 81 837, फोर्क्स: 20 282

डी 3 एचटीएमएल और एसवीजी के लिए एक जावास्क्रिप्ट डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी है। डी 3 में, वेब मानकों पर जोर दिया गया है, इसलिए आप आधुनिक ब्राउज़र की सभी क्षमताओं का उपयोग खुद को एक मालिकाना संरचना में बांधने के बिना, शक्तिशाली दृश्य घटकों के संयोजन, एक नियंत्रित दृष्टिकोण और दस्तावेज़ ऑब्जेक्ट मॉडल (DOM) के साथ बातचीत के बिना कर सकते हैं। यह GitHub पर सबसे लोकप्रिय डेटा विज़ुअलाइज़ेशन प्रोजेक्ट है।

Chart.js
सितारे: 41,393, कांटे: 9,294

Chart.js एक HTML5 लाइब्रेरी है जो <कैनवास> तत्व के माध्यम से विज़ुअलाइज़ेशन बनाता है। Chart.js स्वयं को एक सरल और लचीले उपकरण के रूप में रखता है, इंटरैक्टिव, छह विभिन्न प्रकार के चार्ट का समर्थन करता है।

ECharts
सितारे: 32 204, कांटे: 9,369

ECharts ग्राफिंग और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक ब्राउज़र-आधारित लाइब्रेरी है। प्रयोग करने में आसान, सहज और कॉन्फ़िगर करने में आसान।

पत्रक
सितारे: 23,810, फोर्क्स: 3,937

मोबाइल अनुप्रयोगों पर केंद्रित इंटरेक्टिव मानचित्र बनाने के लिए जावास्क्रिप्ट लाइब्रेरी। लाइब्रेरी कोड अविश्वसनीय रूप से छोटा है - यह सरल, त्वरित और सुविधाजनक उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है। कैटलॉग सुविधाओं को प्लगइन्स के एक सेट के माध्यम से विस्तारित किया जा सकता है।

Sigma.js
सितारे: 8,348, फोर्क्स: 1,305

ग्राफ-उन्मुख जेएस पुस्तकालय। सिग्मा आपको वेब पृष्ठों पर ग्राफ अभ्यावेदन विकसित करने और उन्हें वेब अनुप्रयोगों में एकीकृत करने की अनुमति देता है।

वेगा
सितारे: 6,559, फोर्क्स: 702

वेगा इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन प्रोजेक्ट्स बनाने, सहेजने और साझा करने के लिए एक घोषणात्मक भाषा है। इसका उपयोग करते हुए, आप JSON प्रारूप में विज़ुअलाइज़ेशन के स्वरूप और इंटरैक्टिव व्यवहार का वर्णन कर सकते हैं, साथ ही कैनवास या एसवीजी का उपयोग करके वेब दृश्य भी बना सकते हैं। वेगा परियोजनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए बुनियादी बिल्डिंग ब्लॉक प्रदान करता है: डेटा लोड करना और परिवर्तित करना, स्केलिंग, मैप अनुमान, किंवदंती, ग्राफिक लेबल, आदि।

dc.js
सितारे: 6,458, फोर्क्स: 1,734

DC.js क्रॉस-फिल्टर के साथ काम करने के लिए D3.js पर निर्मित एक बहुआयामी आरेख है। DC.js SVG प्रारूप में CSS के साथ संगत करता है। ब्राउज़र और मोबाइल उपकरणों दोनों में शक्तिशाली डेटा विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किया गया।

युग
सितारे: 4,949, फोर्क: 290

यूनिवर्सल रियल-टाइम विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी। यह दो अलग-अलग पहलुओं पर केंद्रित है: ऐतिहासिक रिपोर्ट बनाने के लिए बुनियादी चार्ट और बार-बार अद्यतन श्रृंखला डेटा प्रदर्शित करने के लिए वास्तविक समय चार्ट।

गहरी सीख

Keras
सितारे: 37,611, फोर्क्स: 14,344

केरस एक पायथन डीप लर्निंग लाइब्रेरी है जिसका उपयोग टेंसोरफ्लो और थीनो दोनों द्वारा किया जाता है (हाँ, आप इसे टेन्सरफ्लो , थीनो और सीएनटीके लाइब्रेरीज़ के शीर्ष पर चला सकते हैं)। केरस को त्वरित प्रयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है, क्योंकि अच्छी शोध करने की कुंजी कम से कम देरी के परिणामस्वरूप विचार से आगे बढ़ने की क्षमता है। पूरी तरह से और सुलभ प्रलेखन के लिए धन्यवाद, केरस हमारे चयन में एक स्थान पर अधिकार रखता है।

Caffe
सितारे: 26,892, कांटे: 16,276

कैफ़ (कन्वेंशन आर्किटेक्चर फ़ॉर फ़ीचर एक्सट्रैक्शन) पायथन और MATLAB को जोड़ने वाली एक गहरी शिक्षण लाइब्रेरी है। वास्तव में, यह एक सामान्य-उद्देश्य वाला पुस्तकालय है, जो जटिल नेटवर्क की तैनाती और छवियों, भाषण या मल्टीमीडिया की मान्यता के लिए बनाया गया है।

एक Caffe2 परियोजना भी है, जिसमें नई विशेषताएं शामिल हैं, विशेष रूप से, आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क। मई 2018 में, Caffe2 और PyTorch टीमों का विलय हो गया, Caffe2 कोड को PyTorch repository (सितारों: 24,075 , कांटे: 5,707 ) में स्थानांतरित कर दिया गया।

MXNet
सितारे: 16,157, कांटे: 5,824

लाइटवेट, कॉम्पैक्ट, लचीले ढंग से पाइथन, आर, जूलिया, स्काला, गो, जावास्क्रिप्ट, आदि के लिए गहन सीखने का वातावरण वितरित किया जाता है। अधिक से अधिक प्रदर्शन के लिए, एमएक्सनेट आपको अनिवार्य और प्रतीकात्मक प्रोग्रामिंग विधियों को मिश्रण करने की अनुमति देता है। इस परियोजना में अन्य गहरी शिक्षा प्रणाली बनाने के लिए दिशानिर्देश भी शामिल हैं।

डेटा साइंस आईपीथॉन नोटबुक
सितारे: 14,747, फोर्क्स: 4,410

IPython पुस्तिकाओं का संग्रह, जिसमें बड़ा डेटा, Hadoop, scikit-learn, वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन किए गए पुस्तकालय आदि शामिल हैं, गहन शिक्षण की बात करते हुए, TensorFlow, Theano, Caffe और अन्य उपकरण शामिल हैं।

ConvNetJS
सितारे: 9,510, फोर्क: 1,982

ConvNetJS तंत्रिका नेटवर्क और उनके सामान्य जावास्क्रिप्ट मॉड्यूल का कार्यान्वयन है। वर्तमान में यह परियोजना समर्थित नहीं है, लेकिन फिर भी ध्यान देने योग्य है। आपको सीधे ब्राउज़र में कन्वेन्शनल (या नियमित) नेटवर्क सीखने की अनुमति देता है।

Deeplearning4j
सितारे: 10,227, फोर्क्स: 4,570

जावा और स्काला के लिए डीप लर्निंग लाइब्रेरी। Hadoop और Spark के साथ एकीकृत करता है। Deeplearning4j भी CUDA- सक्षम GPU कंप्यूटिंग की अनुमति देता है। इसके अलावा, पायथन में पुस्तकालय के साथ काम करने के लिए उपकरण हैं। रिपॉजिटरी में सभी आवश्यक दस्तावेज और ट्यूटोरियल शामिल हैं।

LISA लैब डीप लर्निंग ट्यूटोरियल
सितारे: 3,673, कांटे: 2,045

मॉन्ट्रियल विश्वविद्यालय से पाठ्यपुस्तकों का एक संग्रह। यहां प्रस्तुत सामग्री सबसे महत्वपूर्ण गहन शिक्षण एल्गोरिदम में से कुछ का परिचय देती है, और थीनो के साथ काम करने के सिद्धांत को भी प्रदर्शित करती है। थीनो एक पायथन लाइब्रेरी है जो गहन शिक्षण मॉडल के लेखन को सरल बनाता है और उन्हें GPU पर प्रशिक्षित करना संभव बनाता है।

इस सूची के साथ, गितुब पर दिलचस्प चीजों की संख्या सीमित नहीं है। अगली बार हम मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स और ओपन डेटासेट के बारे में बात करेंगे। यदि आपके पास दिलचस्प रिपॉजिटरी के अपने उदाहरण हैं, तो उन्हें टिप्पणियों में साझा करें।