7 个适用于数据项目的强大开源工具

[shukla7789]

这些功能强大的数据项目开源工具将使您的工作更加顺畅和实用。以下是推荐的内容。
凯拉·马修斯
凯拉·马修斯
阅读时间：8分钟
开源数据项目
Shutterstock 授权照片 - 由一切可能提供

无论您是数据科学专业人士还是想要帮助 阿根廷电话号码数据 公司拥有更多成功的数据科学项目的 IT 部门人员，掌握一些数据科学工具以便在需要时使用都是至关重要的。

内容
1. 路德维希
2. Google 的差异隐私库
3. Kubernetes
4.Apache Drill
5. ParaView
6. Plotly Python 开源图形库
7. Jamovi
帮助您的数据科学项目取得优异成绩的工具
以下是一些可供考虑的开源选项。

1. 路德维希
Ludwig 是一款工具，可帮助人们构建基于数据的深度学习模型来进行预测。您甚至不需要编码知识即可开始使用它。除了使您能够为机器学习目的训练数据集之外，它还具有可视化组件，可以使您的数据栩栩如生，并使那些不是数据专业人士但需要理解信息的人更容易理解它。


Ludwig 是 一个基于 TensorFlow 的工具箱 ，旨在让人们无需具备丰富的先验知识即可在数据工作中使用机器学习。借助 Ludwig，您可以开展的项目包括文本或图像分类、基于机器的语言翻译和情感分析。

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