Data-Science-Hacks
Data Science Hacks consiste en des astuces et conseils pour vous aider à devenir un meilleur data scientist. Les hacks de science des données sont pour tous - débutants à avancés. Les hacks de science des données consistent en python, jupyter notebook, pandas hacks, etc.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentData Science Hacks consiste en des astuces et conseils pour vous aider à devenir un meilleur data scientist. Les hacks de science des données sont pour tous - débutants à avancés. Les hacks de science des données consistent en python, jupyter notebook, pandas hacks, etc.
Data-Science-Hacks compte 432 étoiles sur GitHub. Il a été forké 319 fois. Data-Science-Hacks est écrit principalement en Jupyter Notebook. Il est développé activement depuis 2020. Data-Science-Hacks est disponible sous licence GPL-3.0. Ses principaux thèmes sont : computer-vision, data, data-analysis, data-science.
Qu'est-ce que Data-Science-Hacks ?
Data Science Hacks consiste en des astuces et conseils pour vous aider à devenir un meilleur data scientist. Les hacks de science des données sont pour tous - débutants à avancés. Les hacks de science des données consistent en python, jupyter notebook, pandas hacks, etc.
Data-Science-Hacks est-il open source ?
Data-Science-Hacks est un projet open source. Il est distribué sous licence GPL-3.0.
Data-Science-Hacks est-il gratuit ?
Oui. Data-Science-Hacks est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est Data-Science-Hacks ?
Data-Science-Hacks est disponible sous licence GPL-3.0.
Dans quel langage Data-Science-Hacks est-il écrit ?
Data-Science-Hacks est écrit principalement en Jupyter Notebook.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://opensourceai.tech/project/kunalj101-data-science-hacks.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.