data-science
13件のリポジトリ
30日間で学ぶPython実践カリキュラム — 基礎文法からデータ構造、Webスクレイピング、統計、Pandas、Flask、MongoDBまでを30日間の段階的な課題で学べる教材です。動画解説付きで初学者がフルスタックなPython力を無理なく積み上げられる点が特徴です。
pandas:Pythonのデータ分析を支える定番ライブラリ — pandasはR言語のdata.frameに似たラベル付きデータ構造を提供するPython向けデータ分析ライブラリです。DataFrameやデータ整列、統計関数などを備え、NumFOCUSの支援のもと継続的に開発が進められており、データサイエンティストやアナリストに広く使われています。
2027年夏インターン情報をコミュニティで更新管理 — Pitt CSCとSimplifyが運営する、2027年夏採用のソフトウェア・データサイエンス・AI・クオンツ・PM・ハードウェア職インターン求人をまとめたリストです。2000件超の求人をカテゴリ別に閲覧でき、Issueで誰でも情報を追加できる点が特徴。就活準備中の学生に人気で、毎日更新される点が既存の求人サイトとの差別化になっています。
PythonでDAGを書いて動かすワークフロー基盤 Airflow — Apache Airflowは、ワークフローをPythonコードとして記述・スケジューリング・監視できるプラットフォームです。ETLやMLOps、データ統合など幅広い用途で使われ、多数のプロバイダーと連携できる成熟したOSSプロジェクトです。
PythonとML処理をラップトップからクラスタまでスケールするRay — Rayは分散ランタイム(タスク・アクター・オブジェクト)と、データ処理・分散学習・ハイパーパラメータ調整・強化学習・サービングを支えるAIライブラリ群を組み合わせたフレームワークです。ラップトップからKubernetesクラスタまで動作し、LLM推論・サービング機能やダッシュボード、分散デバッガも備え、従来のMLからLLMまで幅広くスケールしたいチームに適しています。
NumPyだけで学ぶ機械学習・深層学習の仕組み — 回帰からCNN、GAN、強化学習、遺伝的アルゴリズムまで、主要な機械学習アルゴリズムをNumPyのみで実装したリポジトリです。速度より透明性を重視し、内部の仕組みを理解したい学習者向けに設計されています。
ブラウザで完結する軽量クラウドネイティブGIS — GeoLibreはTauriとMapLibre GL JS、DuckDB-WASMを組み合わせ、ブラウザ・デスクトップ・モバイル・Jupyter上で動く軽量GISです。1,000種類以上の地形・水文・LiDAR解析ツールをWebAssemblyで完全ローカル実行でき、MapLibreやCesiumなど4種のレンダリングエンジンを切り替え可能な点が既存GISツールとの差別化ポイントです。
表形式データを一発推論する基盤モデルTabPFN — TabPFNは合成データで事前学習された基盤モデルで、データセットごとの再学習なしに1回の順伝播で表形式データの分類・回帰を行えます。最新のTabPFN-3.5は分布埋め込みと行間アテンションを採用し、少ないVRAMのGPUやCPUでも動作可能。GPUがなくてもTabPFN Clientで無料の推論サービスを利用できます。
決定木の中身を“見える化”するライブラリ — 決定木やランダムフォレスト、XGBoost・LightGBMなどのモデルを直感的に可視化できるPythonライブラリです。単なる木構造の図示に留まらず、特徴量の分岐やデータ分布まで表示することでモデルの解釈を助けてくれるため、機械学習を学ぶ人やモデル診断を行うデータサイエンティストに特に役立ちます。
データサイエンティスト専用のAIコーディング支援スキル集 — Claude CodeやCodexなどのAIコーディングアシスタントを、データサイエンス業務に最適化するためのAGENTS.md設定・スキル・プロンプト集です。分析手法ごとの診断図を自動出力する`*-diagnostics`スキル群が特徴で、Python/SQL/可視化の基本作業をAIに安全かつ再現性高く任せられます。
安全なRust製SPSS代替、AIエージェント連携も — StatCraftは100%安全なRustで書かれたオープンソースの統計解析ソフトです。IBM SPSSのようなGUIをクラッシュなしで提供し、心理学研究や臨床試験、統計教育などに活用できます。MCPブリッジを搭載し、AIエージェントが直接GUI操作できる点が特徴です。
5匹の猫が代行するピクセル風データ分析ツール — CSV/TSV/XLSXをアップロードすると、怠け者のナマケモノ教授が5匹の専門猫に分析を任せる、ハッカソン発のデータ分析アプリです。欠損値・外れ値チェック、グラフ、平易な要約、再利用可能なPython/Rコードを生成します。統計は決定的なPython処理で算出され、Gemmaモデルは要約の説明のみを担当し数値は作りません。
根拠を明示するデータサイエンス学生のポートフォリオ — Astro/TypeScript製の静的サイトで、データエンジニアリング・地理空間分析・予測・オペレーションズリサーチ・NLP・MLの6つの再現可能な公開データ事例を紹介します。実測値とモデル予測を明確に区別し、掲載指標は各リポジトリの実行結果に基づいています。