Überblick
Ein modulares Toolkit für Data-Science-Workflows mit wiederverwendbaren Funktionen für statistische Analyse, Simulation, Visualisierung und maschinelles Lernen.
Technologie-Stack
- Sprachen: Python, R
- Bibliotheken: NumPy, Pandas, scikit-learn, Matplotlib
- Dokumentation: Umfassende Beispiele auf GitHub
Funktionen
- Statistische Analyse: Modulare Funktionen für gängige statistische Operationen
- Simulationstools: Funktionen für Datensimulation und Monte-Carlo-Methoden
- Visualisierung: Benutzerfreundliche Plotting-Utilities
- ML-Tools: Implementierungen für Regression, Klassifikation und Clustering
- Dokumentation: Umfassende Beispiele und Anwendungsfälle