Aceasta este aplicația Linux numită Data Science Notes, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată sub numele Data-Science-Notessourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online pe furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.
Descarcă și rulează online gratuit această aplicație numită Data Science Notes with OnWorks.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
CAPTURĂ DE ECRAN:
Note de știință a datelor
DESCRIERE:
„Data Science Notes” este o colecție vastă și atent selecționată de materiale didactice despre știința datelor, cu explicații, fragmente de cod și note structurate pentru fluxul de lucru obișnuit de lucru end-to-end. Aceasta acoperă noțiuni fundamentale de matematică și statistică, prin gestionarea datelor, vizualizare, învățare automată și organizarea practică a proiectelor. Conținutul pune accent pe înțelegerea practică prin asocierea notelor narative cu exemple ușor de executat, fiind util atât pentru studiul individual, cât și pentru mediul de clasă. Deoarece agregă subiecte într-un singur loc, cursanții pot avansa liniar sau pot sări în anumite domenii, după cum este necesar, în timpul proiectelor. Notele evidențiază, de asemenea, capcanele comune și bunele practici, ceea ce îi ajută pe începători să adopte devreme obiceiuri profesionale. Este o resursă vie pe care mulți studenți o consultă atunci când revizuiesc noțiunile fundamentale sau explorează instrumente adiacente din ecosistem.
Categorii
- Acoperire vastă de subiecte, de la elementele de bază ale matematicii până la ML aplicat
- Note explicative asociate cu exemple rulabile
- Îndrumări practice privind fluxurile de lucru, capcanele și cele mai bune practici
- Structură modulară atât pentru studiu liniar, cât și pentru referințe rapide
- Accent pus pe reproductibilitate și igiena proiectului
- Potrivit pentru studiu individual, meditații și sprijin în clasă
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/data-science-notes.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.