Курсы и инструменты для анализа данных: лучшее в 2026

Бесплатная библиотека JavaScript с открытым исходным кодом для привязки данных к SVG, Canvas и HTML и создания настраиваемой визуализации данных.

12-недельный курс для начинающих по классическому машинному обучению: 26 уроков, Python и R, тесты и задания на основе Scikit-learn.

Дашборд глобальной обстановки в реальном времени: новости с ИИ-сводками, геополитический мониторинг и инфраструктура на единой карте.

Платформа с открытым исходным кодом для запросов, визуализации, оповещений и изучения метрик, логов и трейсов из множества источников данных.

Пошаговый курс по Python на 30 дней: от основ языка до веб-приложений, API и инструментов для работы с данными.

Apache Superset — веб-приложение для self-service бизнес-аналитики: исследуйте данные, создавайте графики и дашборды, выполняйте SQL-запросы к разным базам данных.

Библиотека машинного обучения для Python на базе SciPy и NumPy: классификация, регрессия, кластеризация и выбор моделей; лицензия BSD.

Простая и гибкая библиотека для построения графиков на JavaScript, которая отображает их на элементе HTML5 canvas.

Keras 3 — фреймворк для глубокого обучения, работающий на JAX, TensorFlow, PyTorch или OpenVINO для инференса.

Самостоятельно размещаемый монитор горячих новостей: собирает тренды китайских платформ и RSS-лент, фильтрует их по ключевым словам или с помощью AI и отправляет сводки в чаты и по email.

Навык для агентских инструментов, который создаёт редакционные диаграммы в одном автономном HTML-файле с SVG и поддерживает 45 типов диаграмм и оформление в стиле бренда.

Фреймворк с открытым исходным кодом для универсальных AI-агентов на базе LLM: запуск из терминала, инструменты, поддержка MCP и автоматизация браузера.

Коллекция из 177 проверенных навыков для AI-агентов, которые помогают им работать с научными библиотеками, базами данных и исследовательскими процессами.

Open-source инструмент бизнес-аналитики, который позволяет сотрудникам компании задавать вопросы о данных без SQL, создавать дашборды и встраивать аналитику.

Быстрая библиотека для 2D-рендеринга в вебе: рисует графику, спрайты и текст с помощью WebGL и WebGPU.

Библиотека Python, которая превращает скрипты в интерактивные веб-приложения: дашборды, отчёты и чаты.

Ray — единый фреймворк для масштабирования приложений на Python и ИИ: от ноутбука до кластера, с распределённой средой выполнения и библиотеками для ИИ.

Python-пакет для быстрого создания и публикации веб-демо и интерфейсов для моделей машинного обучения, API и любых Python-функций.

DuckDB — аналитическая SQL-база данных, работающая внутри приложения без отдельного сервера.

Учебная программа Microsoft для начинающих: 10 недель, 20 уроков по основам data science с Python, тестами и проектами.

Библиотека Python для создания полноценных веб-приложений, где и фронтенд, и бэкенд написаны на Python.

Браузерный BI-инструмент с открытым исходным кодом для запросов к данным из множества SQL- и NoSQL-источников, их визуализации и совместного использования.

Библиотека графиков для React на базе D3 с декларативными компонентами для сборки SVG-графиков в приложениях React.

BI-инструмент с открытым исходным кодом для визуализации данных методом перетаскивания, создания дашбордов и обмена ими — альтернатива Tableau.

Python-фреймворк для создания интерактивных приложений и дашбордов для работы с данными без JavaScript.

Реактивный Python-ноутбук, который автоматически перезапускает зависимые ячейки, хранит ноутбуки в виде обычных файлов .py и запускается как скрипт или приложение.

Open-source платформа для перемещения данных в ELT-пайплайнах: из API, баз данных и файлов в хранилища, озёра данных и AI-приложения.

ИИ-ассистент для работы с данными на базе open source: пишет SQL и код для баз данных и файлов, запускает навыки в изолированной среде и формирует отчёты.

Инструмент Microsoft Research для исследования данных с помощью ИИ: подключайте файлы и базы данных, задавайте вопросы и создавайте редактируемые визуализации.

Подборка библиотек, моделей, реализаций, руководств и статей по PyTorch на GitHub.