This is the Linux app named DataScienceR whose latest release can be downloaded as DataScienceRsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app denominata DataScienceR con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avviare l'emulatore online OnWorks Linux o Windows online o l'emulatore online MACOS da questo sito Web.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Linux che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione, installala ed eseguila.
IMMAGINI
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DataScienceR
DESCRIZIONE
Il repository DataScienceR è una raccolta curata di tutorial, codice di esempio e modelli di progetto per l'apprendimento della data science utilizzando il linguaggio di programmazione R. Include una serie di esercizi, set di dati di esempio e codice didattico che coprono i passaggi principali di un progetto di data science: acquisizione, pulizia, analisi esplorativa, modellazione, valutazione e visualizzazione dei dati. Molti dei moduli illustrano le migliori pratiche in R, come l'utilizzo di tidyverse, R Markdown, scripting modulare e flussi di lavoro riproducibili. Il repository mostra anche esempi di collegamento di R con risorse esterne (API, database e formati di file) e di integrazione in pipeline più ampie. Funge da supporto didattico per studenti o principianti che si avvicinano a lavori di data science più avanzati in R, offrendo un approccio pratico e basato su esempi. La struttura incoraggia modularità, leggibilità e pratiche riproducibili, rendendolo un utile repository di riferimento sia per studenti che per docenti.
Caratteristiche
- Tutorial e progetti di esempio che coprono la scienza dei dati end-to-end in R
- Esercizi e set di dati di esempio per esercitarsi nell'analisi e nella modellazione
- Utilizzo di tidyverse, R Markdown e flussi di lavoro riproducibili
- Esempi di integrazione con API, database e formati di file esterni
- Struttura del codice modulare e leggibile per favorire la manutenibilità
- Struttura didattica e incentrata sullo studente per utenti R intermedi
Linguaggio di programmazione
R
Categorie
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/datasciencer.mirror/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.
