Dies ist die Windows-App „Statistics for Data Scientists“, deren neueste Version als statistics-for-data-scientistssourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App mit dem Namen „Statistik für Datenwissenschaftler 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:
Statistik für Datenwissenschaftler
BESCHREIBUNG:
Das Repository „Statistik für Datenwissenschaftler“ ist eine pädagogische Ressource, die eine Brücke zwischen strenger Statistiktheorie und praktischen Arbeitsabläufen in der Datenwissenschaft schlagen soll. Code und Materialien sollen Datenwissenschaftlern und -analysten helfen, statistische Prinzipien (z. B. Inferenz, Regressionen, Hypothesentests, Wahrscheinlichkeit, Konfidenzintervalle) in Kontexten zu verstehen, die für echte Datenanalyseaufgaben relevant sind. Das Repository enthält Jupyter-Notebooks, R-Skripte, ausgearbeitete Beispiele und möglicherweise Aufgabensätze, die veranschaulichen, wie statistische Methoden auf echte Datensätze angewendet werden. Es zielt darauf ab, die Brücke zwischen Lehrbuchstatistik und empirischer Modellierung zu entmystifizieren, indem es die Überprüfung von Annahmen, die Visualisierung, die Interpretation von Ergebnissen und die Fallstricke des Missbrauchs durchführt. Der Inhalt legt durchgängig Wert auf Klarheit und Zugänglichkeit und zeigt nicht nur, wie statistische Tests durchgeführt oder Modelle erstellt werden, sondern auch, was sie bedeuten und wann eine Methode einer anderen vorzuziehen ist.
Eigenschaften
- Jupyter-Notebooks und -Skripte zur Veranschaulichung grundlegender statistischer Konzepte (Inferenz, Regression, Wahrscheinlichkeit)
- Ausgearbeitete Beispiele zur Anwendung statistischer Methoden auf reale Datensätze
- Schwerpunkt auf Interpretation und Annahmediagnostik
- Integration der Theorie mit praktischen Data-Science-Workflows
- Zugänglicher Unterrichtsstil, der Lehrbuchideen mit angewandter Modellierung verbindet
- Code + Erzählformat zur Unterstützung des Lernens und der Referenzverwendung
Programmiersprache
R
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/statistics-for-data-sc.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.