在当今的技术领域，数据科学已经成为一个至关重要的组成部分。无论是个人还是组织，都在惊叹于数据科学在教育、医疗保健、研究、信息技术等多个领域的强大能力。如果对深入了解数据科学感兴趣，网络上有众多资源可供学习，其中之一就是软件开发者社区GitHub。
GitHub是一个协作式的版本控制系统，数百万开发者使用它共同开展项目。通过GitHub，可以管理和追踪代码随时间变化的历史记录。如果有人犯了错误，开发者可以回滚到项目的旧版本。因此，GitHub帮助开发者发布开源项目，并与其他开发者协作，保护他们免于在源代码中犯下人为错误。
将GitHub描述为仅仅是代码仓库和协作工具是不准确的，因为它远不止于此。尽管很少有人意识到这一点，但GitHub也是学习使用当今多种编程语言制作的广泛项目的最佳场所之一，这些项目适用于各种现代用例。在本文中，列出了2022年最佳的10个GitHub数据科学仓库，供大家学习。
数据科学是一个在过去几十年中迅速发展的行业。在这段时间里，引入了许多进步和新技术，如pandas、scikit-learn、TensorFlow等。所有这些框架和库都通过GitHub与公众共享，许多开发者随后共同工作以改进这些开源框架。这就是为什么保持对GitHub上发布的流行仓库的最新动态更新很重要。
在本文中，将查看一些2022年流行的数据科学GitHub仓库。以下是2022年十大数据科学GitHub仓库的详细介绍：
1. Ray
Ray是一个开源框架，旨在扩展AI和Python工作负载。它包括一个分布式运行时，并且拥有一套广泛的库，可以用于分布式数据预处理和训练、可扩展的超参数调整、可扩展的强化学习、可扩展和可编程的服务，等等。Ray可以轻松地将Python代码从笔记本电脑扩展到集群，而无需任何其他基础设施。
2. Streamlit
在创建了机器学习模型之后，必须能够提供它，以便以后使用。有许多工具可供数据科学家提供他们的模型，如Django和Flask。但这些框架需要HTML和CSS的先决条件。因此，为了提供模型，Streamlit创建了一个开源解决方案。Streamlit允许将脚本转换为可以与任何人共享的Web应用程序。使用Streamlit，无需前端知识。有了Streamlit的创新解决方案，可以用几行代码创建可交互的Web应用程序。
3. Lightning AI
随着许多进步，AI系统和机器学习工作负载变得越来越密集。维护重型AI系统的基础设施变得困难。这就是Lightning AI的用武之地。Lightning AI是一个平台，可以使用它来构建AI系统、训练模型，并将它们部署在云端，而不必担心任何基础设施或可扩展性问题。有了Lightning AI，可以使用其模块化来训练和部署模型。
4. Excelize
数据科学家日常使用的语言有很多，如Python和R。Go是另一种用于数据科学的语言。它是一种静态类型的开源语言，可以用来构建安全且可扩展的系统。Excelize是一个Go语言库，用于读取和写入Microsoft Excel电子表格。它是一个高度兼容的库，允许与所有类型的Excel电子表格进行交互。它还具有跨平台兼容性，为用户提供了方便。
5. Microsoft Neural Network Intelligence
近年来，AutoML取得了很大的成功。AutoML提供了创建机器学习模型的工具，而无需编写大量代码以加速机器学习的研究时间。Microsoft的开源Neural Network Intelligence正是这样做的，它具有非常强大的工具包。可以使用它来自动化超参数优化、神经架构搜索、模型压缩和特征工程等过程。
6. Gradio
作为数据科学家在团队中工作，会有需要与队友共享模型以及与利益相关者共享演示的情况。当这种情况出现时，Gradio为服务。Gradio可以用来创建交互式应用程序，帮助演示机器学习模型。不仅如此，当需要部署或甚至调试Python代码时，Gradio也支持。这就是为什么Gradio对于经常将模型作为Web应用程序共享的数据科学家来说是一个非常有用的工具。
7. DVC
版本控制是一种管理和追踪对软件所做的更改的方式。但是，当涉及到跟踪对大型数据集或机器学习模型所做的更改时，这成为一个挑战。DVC，或数据版本控制，是一个开源工具，可以使用它来版本控制大型数据集和机器学习模型。它还支持SSH，因此可以访问所有文件系统，如AWS S3和本地存储。DVC支持项目中的结构化和非结构化数据。