Esta es la aplicación para Windows llamada DataScienceR, cuya última versión se puede descargar como DataScienceRsourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada DataScienceR con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
CAPTURAS DE PANTALLA:
Ciencia de datosR
DESCRIPCIÓN:
El repositorio DataScienceR es una colección seleccionada de tutoriales, código de ejemplo y plantillas de proyecto para aprender ciencia de datos con el lenguaje de programación R. Incluye una variedad de ejercicios, conjuntos de datos de ejemplo y código instructivo que cubren los pasos fundamentales de un proyecto de ciencia de datos: ingesta de datos, limpieza, análisis exploratorio, modelado, evaluación y visualización. Muchos de los módulos demuestran las mejores prácticas en R, como el uso de tidyverse, R Markdown, scripting modular y flujos de trabajo reproducibles. El repositorio también muestra ejemplos de cómo vincular R con recursos externos (API, bases de datos y formatos de archivo) e integrarlo en pipelines más amplios. Actúa como una plataforma de aprendizaje para estudiantes o principiantes que se inician en el trabajo más avanzado de ciencia de datos en R, ofreciendo un enfoque práctico basado en ejemplos. La estructura fomenta la modularidad, la legibilidad y las prácticas reproducibles, lo que lo convierte en un repositorio de referencia útil tanto para estudiantes como para educadores.
Caracteristicas
- Tutoriales y proyectos de muestra que cubren la ciencia de datos de extremo a extremo en R
- Ejercicios y conjuntos de datos de ejemplo para practicar el análisis y el modelado
- Uso de tidyverse, R Markdown y flujos de trabajo reproducibles
- Ejemplos de integración con API, bases de datos y formatos de archivos externos
- Estructura de código modular y legible para fomentar la capacidad de mantenimiento
- Andamiaje educativo y centrado en el alumno para usuarios intermedios de R
Lenguaje de programación
R
Categorías
Esta aplicación también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/datasciencer.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.