초보자를 위한 22가지 흥미로운 Python 오픈 소스 프로젝트 아이디어 및 주제 [2022]

Python은 지구상에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나이며 이러한 명성 뒤에는 여러 가지 이유가 있습니다. 그 이유 중 하나는 이 언어에 사용할 수 있는 오픈 소스 프로젝트와 라이브러리가 많기 때문입니다. 기계 학습에서 애니메이션에 이르기까지 거의 모든 것을 위한 Python 프로젝트가 있습니다. 능숙한 Python 개발자가 되고 싶다면 이러한 프로젝트 중 일부(전부는 아닐지라도)에 익숙해야 합니다.

이것이 이 기사에서 소스 코드 Github를 사용하여 다양한 Python 프로젝트에 대해 논의하는 이유입니다. Python에는 다양한 산업 분야의 응용 프로그램이 있으므로 작업을 완료하는 데 도움이 되는 많은 프로젝트를 찾을 수 있습니다. 자신의 관심사와 경험에 따라 프로젝트를 선택해야 합니다. Python 초보자이고 전문 지식을 얻고 싶다면 데이터 과학 인증을 확인하십시오. 나중에 참조할 수 있도록 이 문서를 북마크에 추가할 수 있습니다. 시작하자.

다음은 Python 오픈 소스 프로젝트 아이디어 중 일부입니다.

Python 오픈 소스 프로젝트 아이디어

1. 오픈CV

컴퓨터 비전은 인공 지능의 가장 수요가 많은 응용 프로그램 중 하나입니다. 컴퓨터 비전은 물체 식별, 얼굴 인식 등과 같은 특정 구현을 위해 이미지와 비디오를 분석할 수 있는 AI 모델에 중점을 둡니다.

컴퓨터 비전 프로젝트에서 작업하려면 OpenCV에 익숙해져야 합니다. OpenCV는 컴퓨터 비전 문제를 해결하기 위한 Python 라이브러리입니다. Gary Brodsky는 1999년에 OpenCV를 시작했으며 그 이후로 소스 코드 Github를 사용하여 가장 인기 있는 Python 프로젝트 중 하나가 되었습니다.

OpenCV를 사용하면 이미지 분석을 수행하고 여러 정교한 컴퓨터 비전 알고리즘의 기초를 형성할 수 있습니다. OpenCV를 사용하려면 Python 코드를 통해 수치 연산을 수행하는 인기 라이브러리인 Numpy에 익숙해야 합니다. 컴퓨터 비전 프로젝트에서 작업하려면 OpenCV를 다른 라이브러리와 통합해야 하므로 목록의 맨 위에 유지했습니다. 여기에서 OpenCV에 대해 자세히 알아보세요 .

2. 케라스

Keras는 아마도 Python에서 딥 러닝을 위한 가장 인기 있는 도구일 것입니다. Python 개발자를 위한 딥 러닝을 단순화하는 라이브러리로 AI 전문가들 사이에서 널리 보급되었습니다. Keras는 수행해야 하는 총 작업을 최소화하는 일관되고 간단한 API를 제공합니다.

필요한 많은 사용 사례를 자동화하므로 신경망의 고급 섹션에만 집중하면 됩니다. Keras는 또한 실수를 했을 때 알려주는 정확하고 빠른 오류 메시지로 유명합니다.

딥 러닝 전문가가 되려면 Keras와 그 응용 프로그램에 익숙해야 합니다. Keras는 Kaggle에서 상위 5위 안에 들었고 1위를 차지했습니다. 가장 많이 사용되는 딥러닝 프레임워크 중 1위.

Keras는 TensorFlow를 사용하기 때문에 어디에서나 액세스할 수 있으며 다양한 추가 이점을 제공합니다. NASA, LHC, CERN 및 기타 여러 상위 조직에서 연구에 Keras를 사용합니다. 따라서 확실히 살펴볼 가치가 있습니다. 여기에서 Keras에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다 .

2. 플라스크

Flask는 특정 라이브러리나 도구가 없기 때문에 미니 프레임워크입니다. 또한 개발자가 요구 사항에 따라 선택할 수 있도록 유효성 검사 또는 데이터베이스 추상화 계층의 형식이 없습니다. Flask는 Jinja와 Wekrzeug의 래퍼로 시작했지만 소스 코드 Github를 사용하여 가장 인기 있는 Python 프로젝트 중 하나가 되었습니다.

Flask는 유명하다는 것 외에도 가장 활발한 개발자 커뮤니티 중 하나를 보유하고 있습니다. 따라서 문제가 발생하면 커뮤니티에 질문하고 신속하게 유용한 답변을 얻을 수 있습니다. Flask의 커뮤니티는 기능을 상당히 향상시키는 수많은 확장을 추가했습니다. 이러한 이유로 Flask는 모든 Python 웹 개발자에게 필수적인 프레임워크입니다. 여기에서 플라스크에 대해 자세히 알아보세요.

3. 스페이시

Python에는 인공 지능에 대한 많은 응용 프로그램이 있으며 이것이 AI 관련 요구 사항을 위한 많은 라이브러리와 프레임워크가 있는 이유입니다. AI 전문가가 될 계획이라면 이 프로젝트가 의심할 여지 없이 가장 적합합니다. spaCy는 Python의 고급 NLP(자연어 처리)를 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. NLP는 텍스트 분석, 감정 분석 등과 같은 많은 고급 AI 응용 프로그램의 기본 기술입니다.

spaCy의 주요 용도는 대량의 텍스트를 처리할 수 있는 프로덕션 등급 응용 프로그램을 구축하는 것입니다. spaCy를 사용하여 자연어 이해 솔루션, 정보 추출 시스템을 만들거나 향상된 딥 러닝 모델을 사전 처리할 수 있습니다. 높은 인기의 많은 이유 중 하나는 기능의 긴 목록입니다.

토큰에 단어 유형을 할당하고(예: 음성 또는 음성 분할), 텍스트의 표제어를 지정하고(단어를 기본 형식으로 변환), 개별 문장을 찾고 레이블을 지정하고, 다른 많은 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. spaCy는 필수 Python 프로젝트 Github입니다. 능숙한 AI 전문가가 되거나 NLP 프로젝트에서 일하고 싶다면 그것에 익숙해야 합니다. 여기에서 spaCy에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다 .

4. 닐런

이것은 모든 딥 러닝 전문가를 위한 환상적인 프로젝트입니다. Nilearn은 NeuroImaging 데이터에 대한 통계 학습 수행에 중점을 둔 Python 모듈입니다. Nilearn을 사용하려면 과학 응용 프로그램을 위한 저명한 Python 도구인 scikit-learn에 익숙해야 합니다. nilearn을 사용하여 NeuroImaging 데이터에 대한 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 디코딩, 분류, 연결 분석, 예측 모델링 및 기타 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

NeuroImaging은 저명한 의료 분야이며 Nilearn의 능력은 이 분야에 존재하는 많은 문제를 해결합니다. Nilearn을 사용하면 Neuroimages를 비교적 쉽고 효과적으로 분석할 수 있습니다. AI는 의료 분야에서 많은 응용 프로그램을 찾고 있으며 해당 산업에서 AI 기술을 사용하는 데 관심이 있었다면 Nilearn에 익숙해져야 합니다. 여기에서 Nilearn에 대해 자세히 알아보세요 .

5. 파이토치

PyTorch는 모든 기계 학습 전문가에게 필수품입니다. 머신 러닝 산업에 진출하고자 한다면 PyTorch가 ML 애플리케이션을 위한 가장 인기 있는 프레임워크 중 하나이므로 살펴보아야 합니다. 프로덕션 배포에서 연구 프로토타이핑에 이르기까지 다양한 ML 구현을 용이하게 합니다.

PyTorch는 오픈 소스이므로 무료로 사용할 수 있습니다. 또한 ML 프로젝트에서 빠르게 작업하고 많은 번거로움을 피할 수 있는 여러 기능이 있습니다. PyTorch의 생태계는 강화 학습 및 컴퓨터 비전을 포함하여 다양한 기계 학습 섹션의 많은 라이브러리와 도구로 가득 차 있습니다.

마찬가지로 기본 ONNX(개방형 신경망 교환)를 지원합니다. PyTorch는 모든 Python 전문가에게 필요한 기능의 긴 목록이 있습니다. 널리 퍼진 인기 덕분에 도움이 되고 혁신적인 개발자와 연구원으로 구성된 환상적인 커뮤니티를 만들 수 있었습니다. 여기에서 PyTorch에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다 .

6. 사이킷런

Scikit-learn은 기계 학습 전문가에게 가장 인기 있는 Python 라이브러리 중 하나입니다. 예측 데이터 분석을 위한 여러 도구를 제공합니다. 상업적으로 사용할 수 있으며 오픈 소스입니다. SciPy, matplotlib 및 NumPy를 기반으로 하는 scikit-learn은 기계 학습 프로젝트에서 작업하려는 모든 사람에게 필수 도구입니다. Scikit-learn을 사용하면 수많은 기계 학습 구현을 수행할 수 있습니다.

알고리즘과 도구를 사용하여 회귀, 분류, 모델 선택, 차원 축소, 데이터 사전 처리 및 기타 여러 ML 작업을 수행할 수 있습니다. Scikit-learn의 도구는 배우기 쉽습니다. 또한 기본적인 기계 학습 구현을 위한 유명한 Python 프로젝트 Github이므로 이에 대해 배우면 이 분야의 전문가가 되는 데 확실히 도움이 될 것입니다.

7.겐심

Gensim은 Python 개발자들 사이에서 널리 퍼진 또 다른 프로젝트입니다. 의미 구조에 대한 텍스트 문서를 분석하는 데 사용할 수 있는 무료 라이브러리입니다. Gensim은 주제 모델링으로 유명합니다. 텍스트 분석 프로젝트에서 작업하려면 라이브러리에 익숙해져야 합니다. 다양한 NLP 프로젝트를 완료하는 데 도움이 됩니다. 토픽 모델은 텍스트 문서 그룹에서 추상적인 토픽을 발견하는 통계 모델입니다.

숨겨진 의미 구조를 쉽게 찾는 데 도움이 되기 때문에 텍스트 마이닝을 위한 주제 모델링을 수행해야 합니다. Gensim은 텍스트 모델링을 위한 최고의 Python 솔루션일 것입니다. 어려움 없이 소량의 텍스트를 처리할 수 있기 때문입니다. 여기에서 Gensim에 대해 자세히 알아보세요 .

8. 천칭자리

AI 애플리케이션의 인기 있는 분야는 음성 및 오디오 분석입니다. 이러한 작업을 수행하는 데 관심이 있다면 Librosa를 사용해 보십시오. 오디오 및 음악 분석에 중점을 둔 Python 패키지입니다. Librosa를 사용하면 음악 정보 검색 시스템을 쉽게 만들 수 있습니다. 오디오 분석은 AI 비서, 스마트 홈 장치 및 음악 스트리밍 플랫폼 덕분에 큰 인기를 얻었습니다. Librosa는 음악 분석 솔루션을 구축하는 데 필요한 기본 사항을 제공합니다. 여기에서 Librosa에 대해 자세히 알아보세요 .

9. 얼굴 인식

이름에서 알 수 있듯이 Face Recognition은 얼굴 인식을 수행하는 Python 라이브러리입니다. 특정 명령을 제공하여 이미지 및 비디오에서 얼굴 인식을 단순화합니다. 이 라이브러리를 사용하면 하나 또는 두 개의 코드 라인으로 이미지에 대한 얼굴 인식을 수행할 수 있습니다. 얼굴 인식은 딥 러닝 모델을 기반으로 합니다. 이 모델은 LFW(Labeled Faces in the Wild) 벤치마크에서 99.38%의 정확도를 기록했습니다.

얼굴 인식을 효율적으로 수행하는 데 사용할 수 있는 간단한 <face_recognition> 명령줄 도구가 있습니다. 이 라이브러리의 또 다른 뛰어난 품질은 다른 인기 있는 Python 라이브러리와 결합하여 고급 얼굴 식별 솔루션을 만들 수 있다는 것입니다. 의심할 여지 없이 모든 AI 전문가를 위한 훌륭한 도구입니다. 여기에서 얼굴 인식에 대해 자세히 알아보세요 .

10 장고

가장 인기 있는 Python 프레임워크 중 하나인 Django를 사용하면 더 적은 수의 코드 라인으로 더 짧은 시간에 웹 앱을 만들 수 있습니다. 웹 개발 기본 사항을 처리하므로 웹 앱 구축을 크게 단순화하고 웹 앱의 기술에만 집중하면 됩니다. Django에는 웹 앱 개발 속도를 높일 수 있는 다양한 도구와 기능이 내장되어 있습니다.

예를 들어 RSS 피드, 사이트 맵, 사용자 인증 및 콘텐츠 관리 도구가 있습니다. Django를 사용하여 웹 앱에 빠르게 추가하고 많은 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. Django를 사용하면 빠르게 Python 기반 웹 앱 개발자가 될 수 있습니다. Django에는 쿼리와 의심에 대한 답변을 빠르게 찾을 수 있는 대규모 개발자 및 사용자 커뮤니티가 있습니다. 여기에서 Django에 대해 더 알아보세요 .

11. 심플코인

SimpleCoin은 암호화폐 애호가를 위한 환상적인 프로젝트입니다. Python에서 암호화폐 블록체인을 간단하고 불완전하며 안전하지 않게 구현한 것입니다. 이 프로젝트는 가능한 한 단순하게 유지하면서 완전한 기능의 블록체인 통화를 구축하는 데 중점을 둡니다.

이 프로젝트는 교육용이므로 Python 전문가이든 블록체인 애호가이든 상관없이 살펴보는 것이 도움이 될 것입니다. SimpleCoin은 블록체인과 암호화폐의 기본에 익숙해지는 데 도움이 될 것입니다. 블록체인의 노드가 상호 작용하는 방식과 사용자가 하나의 노드에서 트랜잭션을 실행하는 방식을 탐색할 수 있습니다. SimpleCoin은 이 기사를 작성할 당시 1,500개 이상의 별을 가진 소스 코드 Github가 있는 가장 인기 있는 Python 프로젝트 중 하나입니다. 여기에서 SimpleCoin에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다 .

12. 판다

Pandas는 데이터 과학자와 데이터 과학 애호가를 위한 필수 Python 라이브러리입니다. Pandas는 2008년에 업계에 진출했으며 그 이후로 모든 데이터 전문가에게 강력한 도구가 되었습니다. 데이터 조작에 사용할 수 있는 데이터 구조와 도구를 제공합니다. Pandas에는 서로 다른 형식 간에 데이터를 읽고 쓸 수 있는 수단이 있습니다. 또한 빅 데이터 세트의 멋진 인덱싱, 부분 집합 및 슬라이싱을 제공합니다. 다음은 Pandas로 수행할 수 있는 몇 가지 추가 작업입니다.

• 고성능으로 데이터 세트 병합 및 결합
• 고차원 데이터를 효율적으로 작업하려면 계층적 축 인덱싱을 수행합니다.
• 더 나은 시계열 기능을 위해 날짜 범위 생성 및 빈도 변환

Pandas에는 다른 많은 기능이 있으며 이것이 모든 데이터 과학 전문가에게 필요한 이유입니다. 그것은 당신이 무료로 사용할 수 있도록 오픈 소스입니다. 데이터 과학 학생이라면 Pandas에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 여기에서 판다에 대해 자세히 알아보세요 .

13. 피펜

Pipenv는 모든 Python 개발자가 무기고에 가지고 있어야 하는 도구입니다. 개발자로서의 작업이 훨씬 간단해집니다. Pipenv는 Python의 다양한 패키징 부문의 이점을 제공하는 데 중점을 둔 도구입니다. 개발자 워크플로용이며 사용자가 Python에서 작업 환경을 쉽게 설정할 수 있습니다.

Pipenv는 작업에 대한 virtualenv를 만들고 처리할 수 있습니다. 패키지를 설치하거나 제거할 때 Pipfile에서 패키지를 추가하거나 제거할 수 있습니다. Pipenv는 결정적 빌드를 생성하기 위해 pipfile.lock을 생성합니다. Pipenv를 사용하면 virtualenv와 pip를 별도로 사용할 필요가 없습니다. pipfile.lock은 서로 다른 패키지 간의 종속성 오류를 방지하는 데 도움이 됩니다. 여기에서 Pipenv에 대해 자세히 알아보세요 .

14. 마이크로파이썬

MicroPython을 사용하면 마이크로 컨트롤러에서 Python을 실행할 수 있습니다. 또한 MicroPython을 실행할 수 있고 저수준 Python 기반 운영 체제를 제공하는 작은 회로 기판인 MicroPython pyboard가 있습니다. MicroPython은 생성기, 예외 관리, 대화형 프롬프트 등과 같은 기능으로 가득 차 있습니다.

256k의 코드 공간으로 실행할 수 있습니다. 마이크로칩과 마이크로컨트롤러에 관심이 있다면 이 Python 프로젝트인 Github에 익숙해져야 합니다. 여기에서 MicroPython에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다 .

15. 파이레이

독특하고 창의적인 프로젝트를 찾고 있었다면 Pyray가 딱 맞습니다. Pyray는 사용자가 간단한 Python 코드를 통해 3D 렌더링을 수행할 수 있는 오픈 소스 프로젝트입니다. 따라서 예술 및 관련 분야에서 Python의 응용 프로그램에 관심이 있다면 Pyray를 살펴봐야 합니다. Pyray를 사용하여 3D 애니메이션, 2D 애니메이션, 3D 개체 및 기타 여러 가지를 만들 수 있습니다. 2018년에 시장에 진입했으며 불과 2년 만에 Github에서 가장 인기 있는 Python 프로젝트 중 하나가 되었습니다. 여기에서 Pyray에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다 .

16. 대시

이것은 데이터 과학 전문가를 위한 훌륭한 프로젝트입니다. 데이터 과학을 오랫동안 공부해 왔다면 이미 그 이름을 들어봤을 것입니다. Dash는 Plotly의 제품이며 데이터 과학 및 ML 웹 앱 개발을 위한 프레임워크입니다. Python 외에도 Dash와 함께 Julia 및 R을 사용할 수 있습니다. Dash는 전용 백엔드 및 프론트엔드 개발의 필요성을 제거하여 데이터 과학자를 위한 웹 앱 개발을 용이하게 합니다.

Dash는 이 기사의 앞부분에서 논의한 널리 사용되는 Python 프레임워크인 Flask를 기반으로 합니다. 오픈 소스 버전을 통해 무료로 사용할 수 있습니다. 반면에 더 많은 요구 사항이 있는 경우 유료 버전을 사용할 수도 있습니다. Dash는 Github에 12,000개 이상의 별을 보유하고 있으므로 확실히 알고 있어야 하는 주요 프로젝트입니다. 여기에서 Dash에 대해 자세히 알아보세요 .

17. 키비

Kivy는 복잡한 UI를 가진 모바일 애플리케이션의 빠른 개발을 위한 라이브러리입니다. 오픈 소스 및 플랫폼 간 호환이 가능하여 Python 개발자가 매우 쉽게 액세스할 수 있습니다. UI 개발은 모든 애플리케이션의 가장 중요한 측면 중 하나이며 Kivy는 해당 프로세스에 존재하는 모든 문제를 해결하는 데 실질적으로 도움이 됩니다.

Windows, Android, OS X, Linux, Raspberry Pi 및 iOS에서 실행할 수 있습니다. 툴킷에는 20개 이상의 위젯이 있으므로 선택할 수 있는 다양한 옵션이 있습니다. Kivy는 의심할 여지 없이 효율성과 기능면에서 무기고에 추가할 수 있는 훌륭한 도구입니다. Kivy를 사용하여 멀티 터치 기능이 있는 앱을 개발할 수도 있습니다. 여기에서 Kivy에 대해 자세히 알아보세요 .

18. TensorFlow 모델

아마도 소스 코드 Github가 있는 필수 Python 프로젝트 중 하나인 TensorFlow 모델은 TensorFlow를 위한 다양한 SOTA(최첨단) 모델이 있는 저장소입니다. TensorFlow는 기계 학습 전문가에게 가장 인기 있는 도구 중 하나입니다. 대규모 라이브러리 및 도구 풀이 있는 Google 제품입니다.

TensorFlow는 높은 수준의 API를 통해 기계 학습에서 모델 구축을 용이하게 합니다. 또한 TensorFlow는 클라우드에서 계속 사용할 수 있으므로 어디에서나 액세스할 수 있습니다. TensorFlow를 사용하여 온프레미스, 브라우저 또는 기기에 ML을 배포할 수 있습니다.

TensorFlow Models 프로젝트는 이 강력한 기술의 기능을 이해하는 데 도움이 됩니다. TensorFlow로 할 수 있는 다양한 작업에 익숙해지면 다양한 TensorFlow 프로젝트에서 효율적으로 작업할 수 있습니다. TensorFlow 모델을 사용하면 이 기술에 대한 모범 사례를 알 수 있으므로 실수를 줄이고 더 정확하게 작업할 수 있습니다. 여기에서 TensorFlow 모델에 대해 자세히 알아보세요 .

19. 마젠타

이것은 AI 매니아를 위한 소스 코드 Github가 있는 최고의 Python 프로젝트 중 하나입니다. Magenta는 음악 및 예술 분야에서 인공 지능 및 기계 학습의 응용 프로그램을 탐구하는 데 중점을 둡니다. 노래, 그림 및 기타 예술적 제품을 생성하기 위해 강화 학습 및 딥 러닝 알고리즘을 개발할 수 있습니다.

다른 많은 전문가들과 함께 Google Brain 팀의 엔지니어 및 연구원의 산물입니다. Magenta의 목적은 아티스트와 뮤지션에게 향상된 도구를 제공하여 도움을 주는 것입니다. 이 프로젝트를 통해 AI가 창의적 분야를 도울 수 있는 다양한 방법에 대해 배울 수 있습니다.

TensorFlow를 통해 Magenta 모델을 출시합니다. AI 및 ML에서 Python 기술을 사용하려면 이 프로젝트에 집중해야 합니다. 가장 눈에 띄는 AI 섹션인 강화 학습 알고리즘과 신경망에 익숙해지는 데 도움이 될 것입니다. 마젠타는 TensorFlow에서 오픈 소스 Python 라이브러리로 사용할 수 있습니다. 그들의 블로그 를 방문 하여 Magenta에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

20. 스날리가스터

사이버 보안에 입문할 계획이라면 이것은 당신에게 완벽한 프로젝트입니다. Snallygaster는 파일 누출 찾기와 같은 HTTP 서버의 보안 문제를 식별하는 솔루션입니다. 이 도구를 사용하면 원치 않는 당사자가 액세스할 수 있는 웹 서버의 파일을 찾을 수 있으므로 상당한 보안 위험이 발생합니다. 이러한 파일의 몇 가지 예로는 백업 파일(암호가 있을 수 있음), git 리포지토리 등이 있습니다. PyPI를 통해 snallygaster를 설치할 수 있습니다.

이 기사를 작성할 당시 snallygaster는 Github에 1,700개 이상의 별을 가지고 있었습니다.

21. 마스크 R-CNN

제작자에 따르면 Mask R-CNN은 개체 인스턴스를 분할하는 데 사용할 수 있는 유연하고 단순하며 일반적인 프레임워크입니다. 이미지 인식 및 물체 식별을 위한 탁월한 컴퓨터 비전 기술인 Faster R-CNN을 향상시킵니다. 마스크 R-CNN은 이미지에서 객체를 감지하고 이벤트에 대한 세그멘테이션 마스크를 즉시 생성할 수 있습니다. Mask R-CNN을 훈련하고 코드에 추가하는 것은 쉽습니다. Faster R-CNN에 오버헤드를 거의 추가하지 않으면서 많은 이점을 제공합니다.

Mask R-CNN은 매우 간단하지만 객체 인스턴스 분할에서 많은 유사한 모델보다 성능이 뛰어났으며 이는 유명한 오픈 소스 프로젝트이기 때문입니다. 앞으로 컴퓨터 비전 프로젝트를 하고 싶다면 Mask R-CNN에 익숙해져야 합니다. Mask R-CNN에 대해 자세히 알아보려면 이 링크로 이동하십시오 .

22. 통계 모델

통계 모델에서 작업하려면 인기 있는 Python 모듈인 statsmodels에 익숙해져야 합니다. 통계 데이터를 탐색하고 다양한 통계 모델을 추정하고 통계 테스트를 수행할 수 있습니다. Statsmodels는 모든 추정기에 대한 자세한 결과 목록을 생성하며, 기존 패키지에 대해 테스트하여 정확성을 확인할 수 있습니다.

이 솔루션을 사용하기 전에 Python 패키지, 통계 분석 및 팬더에 익숙해야 합니다. Statsmodels는 기능과 단순성 때문에 소스 코드 Github를 사용하는 가장 인기 있는 Python 프로젝트 중 하나입니다. 주요 기능에는 이산 모델(음의 이항 회귀, MNLogit 등), 선형 회귀 모델, 시계열 분석 등을 사용하는 것이 포함됩니다. 이 프로젝트에 대해 자세히 알아보려면 해당 웹사이트를 방문하거나 이 Python 프로젝트 Github에 링크하세요. 거기에서 소스 코드와 함께 이 프로젝트에 대한 문서를 찾을 수 있습니다.

Python 및 해당 프로젝트에 대해 자세히 알아보기

그게 다야 이제 오픈 소스 Python 프로젝트 목록의 끝에 도달했습니다. 이 프로젝트 목록이 도움이 되었기를 바랍니다. 질문이나 공유할 생각이 있는 경우 아래 댓글 섹션을 통해 알려주십시오.

블로그로 이동하여 Python에 대해 자세히 알아보고 더 많은 프로젝트 아이디어를 얻을 수 있습니다. 다음은 추가 읽을 수 있는 리소스입니다.

• 42 Python 프로젝트 아이디어 및 주제
• Python 프로젝트를 실행하는 방법?
• Python 뱅킹 프로젝트(소스 코드 포함)
• 초보자를 위한 Python 프로젝트

이러한 프로젝트에 익숙해지면 더 나은 Python 개발자가 되는 데 도움이 됩니다. 결국 이러한 도구와 라이브러리 없이 Python으로 특정 작업을 수행하는 것은 엄청난 작업입니다.

결론

Python에 대해 궁금한 점이 있으면 작업 전문가를 위해 만들어졌으며 10개 이상의 사례 연구 및 프로젝트, 실용적인 실습 워크샵, 업계 전문가와의 멘토링, 1- 업계 멘토와 일대일, 400시간 이상의 학습 및 최고의 기업과의 취업 지원.

반면에 Python 과정을 수강하면 헌신적이고 포괄적인 학습 경험을 얻을 수도 있습니다. 이 과정을 통해 비디오를 통해 업계 전문가로부터 배울 수 있습니다. 어떤 Python 프로젝트 Github이 가장 마음에 드셨나요? 알려주십시오!