我的剑传给能挥舞它的人。
-- 查理.芒格
- 用于数据分析的Jupyter Notebooks。
- 快速开始自己的数据分析过程,不需购买服务器。
- 作者：openthings，https://github.com/openthings/，2018.07.
- 创建一个 github.com 账号。
- 复制本代码仓库到自己的repository，点击fork即可。
- 打开 https://mybinder.org , 填入上面的github repository地址，点击“launch”开始构建自己的远程服务。
- 服务网页打开后，将后缀/tree改为/lab，以使用最新的多窗口界面。
- 添加notebook, 然后运行、修改，shift+enter即可执行cell中的代码。
- 提交更新到自己的 github repository, 通过运行 ./commit.sh。
- 从 https://github.com/openthings/databook 拉取更新, 运行 ./upstream-pull.sh.
- 提交一个 pull-request, 将自己的 notebook 合并到上游 upstream, 需要从 github webUI上操作。
- QuickStart，快速开始教程，入门先来试一试。
- jupyter, 包含 notebook, jupyterhub, jupyterlab webUI.
- conda, 功能强大的python科学数据分析版, 使用 miniconda更小，只包含基本安装包。
- mlflow，使用 mlflow进行机器学习，该库由databricks公司进行开发。
- airflow, 数据流水线处理工具-airflow, 由Apache Software Foundation资助开发。
- tushare, 金融数据获取sdk，提供中国金融相关数据, 基于python api。
- matplotlib, 图形绘制库，在 jupyter notebook 中使用，先执行 %matplotlib inline。
- ipyleaflet , 在Jupyter Notebook中显示地图，提供jupyterlab extension, 是 jupyter-widgets的一部分。
- jupyterviewer, python 和 jupyter notebook 教程。
- The Jupyter Widget Ecosystem， Jupyter Widgets教程。
- openthings, 大数据、机器学习、容器与kubernetes、DevOps等软件资源。