यह विंडोज़ ऐप "स्टैटिस्टिक्स फॉर डेटा साइंटिस्ट्स" है, जिसका नवीनतम संस्करण statistics-for-data-scientistssourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
डेटा वैज्ञानिकों के लिए सांख्यिकी नामक इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट:
डेटा वैज्ञानिकों के लिए सांख्यिकी
विवरण:
"डेटा वैज्ञानिकों के लिए सांख्यिकी" रिपॉजिटरी एक शैक्षणिक संसाधन है जिसे कठोर सांख्यिकी सिद्धांत और व्यावहारिक डेटा विज्ञान वर्कफ़्लो के बीच सेतु बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कोड और सामग्री का उद्देश्य डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों को वास्तविक डेटा विश्लेषण कार्यों से संबंधित संदर्भों में सांख्यिकीय सिद्धांतों (जैसे अनुमान, प्रतिगमन, परिकल्पना परीक्षण, प्रायिकता, विश्वास अंतराल) को समझने में मदद करना है। रिपॉजिटरी में जुपिटर नोटबुक, आर स्क्रिप्ट, कार्य किए गए उदाहरण और संभवतः समस्या सेट शामिल हैं जो दर्शाते हैं कि सांख्यिकीय विधियों को वास्तविक डेटासेट पर कैसे लागू किया जाता है। इसका उद्देश्य पाठ्यपुस्तक सांख्यिकी और अनुभवजन्य मॉडलिंग के बीच के सेतु को सरल बनाना है, जिसमें धारणा जाँच, विज़ुअलाइज़ेशन, आउटपुट की व्याख्या और दुरुपयोग के नुकसान शामिल हैं। पूरी सामग्री स्पष्टता और सुगमता पर ज़ोर देती है, न केवल यह दिखाती है कि सांख्यिकीय परीक्षण कैसे चलाएँ या मॉडल कैसे बनाएँ, बल्कि यह भी कि उनका क्या अर्थ है और कब एक विधि को दूसरी पर प्राथमिकता दी जाती है।
विशेषताएं
- ज्यूपिटर नोटबुक और स्क्रिप्ट जो मुख्य सांख्यिकीय अवधारणाओं (अनुमान, प्रतिगमन, प्रायिकता) को प्रदर्शित करती हैं
- वास्तविक डेटासेट पर सांख्यिकीय विधियों को लागू करने के कार्य उदाहरण
- व्याख्या और धारणा निदान पर जोर
- व्यावहारिक डेटा विज्ञान वर्कफ़्लो के साथ सिद्धांत का एकीकरण
- सुलभ शिक्षण शैली जो पाठ्यपुस्तक के विचारों को अनुप्रयुक्त मॉडलिंग से जोड़ती है
- सीखने और संदर्भ उपयोग का समर्थन करने के लिए कोड + कथा प्रारूप
प्रोग्रामिंग भाषा
R
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/statistics-for-data-sc.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।