Dies ist die Windows-App namens DataScienceR, deren neueste Version als DataScienceRsourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens DataScienceR mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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DataScienceR
BESCHREIBUNG
Das DataScienceR-Repository ist eine kuratierte Sammlung von Tutorials, Beispielcode und Projektvorlagen zum Erlernen von Data Science mit der Programmiersprache R. Es enthält eine Auswahl an Übungen, Beispieldatensätzen und Lehrcode, die die wichtigsten Schritte eines Data-Science-Projekts abdecken: Datenaufnahme, -bereinigung, explorative Analyse, Modellierung, Auswertung und Visualisierung. Viele der Module demonstrieren Best Practices in R, wie die Verwendung von Tidyverse, R Markdown, modularem Scripting und reproduzierbaren Workflows. Das Repository zeigt auch Beispiele für die Verknüpfung von R mit externen Ressourcen – APIs, Datenbanken und Dateiformaten – und die Integration in größere Pipelines. Es dient als Lerngrundlage für Studierende oder Anfänger, die zu fortgeschrittener Data-Science-Arbeit in R wechseln, und bietet einen praxisorientierten, beispielbasierten Ansatz. Die Struktur fördert Modularität, Lesbarkeit und reproduzierbare Praktiken und macht es zu einem nützlichen Referenzrepository für Lernende und Lehrende gleichermaßen.
Eigenschaften
- Tutorials und Beispielprojekte zur End-to-End-Datenwissenschaft in R
- Übungen und Beispieldatensätze zum Üben von Analyse und Modellierung
- Verwendung von Tidyverse, R Markdown und reproduzierbaren Workflows
- Integrationsbeispiele mit APIs, Datenbanken und externen Dateiformaten
- Modulare, lesbare Codestruktur zur Förderung der Wartbarkeit
- Pädagogisches und lernorientiertes Gerüst für fortgeschrittene R-Benutzer
Programmiersprache
R
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/datasciencer.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.
