Hacktoberfest 2026 : les issues que les mainteneurs ont marquées pour octobre, ouvertes et accessibles aux débutants. Parcourir les issues Hacktoberfest

JuliaAI/DataScienceTutorials.jl

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A set of tutorials to show how to use Julia for data science (DataFrames, MLJ, ...)

JuliaAI/DataScienceTutorials.jl est-il accessible aux débutants ?

Nous avons vu trop peu de pull requests récentes de contributeurs externes sur JuliaAI/DataScienceTutorials.jl pour dire à quelle fréquence elles sont fusionnées. Aucune issue accessible aux débutants n'est ouverte pour l'instant ; la liste ci-dessous montre les autres issues que nous avons pour ce dépôt.

Étoiles
126
Forks
19
Issues débutants ouvertes
0
Issues indexées
24
Langage dominant
ReScript
Licence
MIT
Dernier push GitHub
24/6/2024
Dernière indexation
18/9/2026
Aucun guide de contribution
Aucun code de conduite
Labels débutants
Aucun label débutant indexé
Aucune PR mergée en 30 j

Comment contribuer à JuliaAI/DataScienceTutorials.jl

  1. Il n'y a pas de guide de contribution : partez du README et de quelques pull requests fusionnées récemment pour voir comment les changements sont proposés.
  2. Vos contributions seront publiées sous la licence MIT du projet.
  3. Suivez le dépôt pour savoir quand une nouvelle issue accessible aux débutants s'ouvre, ou parcourez les autres issues ci-dessous.
Accessible aux débutants Tout
Ouverte Toutes

Les issues sur lesquelles quelqu’un travaille peut-être déjà sont listées en dernier. Tout trier par date

  • Multivariate Polynomial Regression
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?

    Difficulté 4/5 3-5 jours Accessibilité débutants 25/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#239 · 5 commentaires ·

  • More comprehensive tag assignment
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?

    Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 42/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#229 · 1 commentaire · 1 réaction ·

  • Make option to contribute more conspicuous
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?
    tutorial organization

    Difficulté 3/5 1-2 jours Accessibilité débutants 35/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#228 · 2 commentaires ·

  • Consider having `routes.json` at the top-level
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?

    Difficulté 3/5 1-2 jours Accessibilité débutants 45/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#226 ·

  • Reinstate global testing of tutorials.
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?
    testing

    Difficulté 3/5 1-2 jours Accessibilité débutants 45/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#215 ·

  • Add the MNIST example from MLJFlux/examples
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?
    concrete tutorial proposal

    Difficulté 3/5 1-2 jours Accessibilité débutants 35/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#153 · 2 commentaires · 1 réaction ·

  • Tuning at end of King County example does not improve score
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?
    tutorial improvement

    Difficulté 4/5 3-5 jours Accessibilité débutants 28/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#142 · 1 commentaire ·

  • Add disclaimers
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?

    Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 35/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#104 · 2 commentaires ·

  • Tuning using RandomSearch
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?
    new tutorial suggestion

    Difficulté 3/5 1-2 jours Accessibilité débutants 35/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#86 ·

  • Cross-referencing
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?
    tutorial organization

    Difficulté 4/5 3-5 jours Accessibilité débutants 30/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#82 · 1 commentaire ·

  • Generating synthetic data
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?
    concrete tutorial proposal

    Difficulté 3/5 1-2 jours Accessibilité débutants 38/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#70 ·

  • Tutorial on predicting future stock covariances (using pipeline/tuning)
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?
    concrete tutorial proposal

    Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 25/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#69 · 3 réactions ·

  • Add Common misconception sections to MLJTutorials
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?

    Difficulté 4/5 3-5 jours Accessibilité débutants 25/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#60 · 1 commentaire · 1 réaction ·

  • Add this link to the tutorials
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?
    external resource

    Difficulté 1/5 Moins d'une heure Accessibilité débutants 48/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#59 ·

  • Integrate MLJTutorials to relieve maintenance burden
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?
    new tutorial suggestion tutorial organization

    Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 15/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#57 ·

  • Add this kaggle attempt to external resources
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?
    external resource

    Difficulté 1/5 Moins d'une heure Accessibilité débutants 35/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#45 · 3 commentaires ·

  • Add example of how to use/generate fake data
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?
    concrete tutorial proposal easy

    Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 35/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#34 ·

  • Priority list
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?
    todo list

    Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 20/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#25 ·

  • Add tutorial for StaticTransformer
    Peut-être à nouveau libre Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?
    new tutorial suggestion

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#24 · 5 commentaires · 1 personne assignée ·

  • Add boostrapping to ISL
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?
    ISL new tutorial suggestion

    Difficulté 4/5 3-5 jours Accessibilité débutants 25/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#22 ·

  • Example with a pipeline where the model part is swapped
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?
    tutorial

    Difficulté 3/5 1-2 jours Accessibilité débutants 45/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#14 ·

  • More sophisticated example of learning networks
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?
    tutorial

    Difficulté 4/5 3-5 jours Accessibilité débutants 30/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#9 · 3 commentaires ·

  • Composite example from MLJ
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?
    tutorial

    Difficulté 3/5 1-2 jours Accessibilité débutants 35/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#8 ·

  • End-to-end examples -- UCI datasets
    Ouverte
    • Quelque chose ne va pas ?
    content

    Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 25/100

    JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#2 · 1 commentaire ·

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