Gewissta / Data_Preprocessing_in_PythonLinks
Программный код к книге "Предварительная подготовка данных в Python"
☆39Updated 2 years ago
Alternatives and similar repositories for Data_Preprocessing_in_Python
Users that are interested in Data_Preprocessing_in_Python are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- ☆15Updated 3 years ago
- Home assignments for data science positions☆50Updated 4 years ago
- All code examples from article ...☆39Updated last year
- An overview of cases, public datasets, books and academic papers related to applying ML in industrial applications☆109Updated 2 months ago
- ☆65Updated 3 years ago
- deep learning with pytorch (russian)☆99Updated last year
- 100 упражнений по numpy версия на русском☆165Updated last year
- ☆61Updated 3 years ago
- Репозиторий с материалами соревнования по кредитному скорингу на данных кредитных историй от Лаборатории машинного обучения Альфа-Банка и…☆17Updated 3 years ago
- Репозиторий учебных материалов для ДПО от ВШЭ (https://cs.hse.ru/dpo/) и курсов по Apache Spark☆19Updated 3 years ago
- Книга "М ашинное обучение и анализ данных"☆227Updated 11 months ago
- ☆19Updated last year
- Подборка ресурсов открытых данных, ориентированная на использование в странах СНГ, или если вы делаете продукт и исследование про страны …☆73Updated 3 years ago
- A lot of useful DS links☆16Updated last year
- Comprehensive resources for data science interview preparation: assignments, math problems, logic tasks, live coding examples, and leetco…☆42Updated 4 months ago
- Репозиторий направления Production ML, весна 2021☆53Updated 4 years ago
- ☆43Updated 4 years ago
- Курс "Прикладные задачи анализа данных" (ВМК, МГУ имени М.В. Ломоносова)☆313Updated 2 years ago
- ☆26Updated 2 years ago
- Куски кода и приемы, которые часто переиспользую☆14Updated last year
- Usefull python code usage☆20Updated 7 months ago
- math for data science [russian]☆48Updated 11 months ago
- Понимаем как работают нейросетки на ручных задачках :)☆12Updated 3 years ago
- Ambrosia is a Python library for A/B tests design, split and result measurement