خانه  /  آموزش برنامه ها  / Data Science using R & Python offline tutorial روی کامپیوتر ویندوز

Data Science using R & Python offline tutorial روی کامپیوتر ویندوز

توسعه یافته توسط: Concept Apps World

مجوز: ‎۳٫۹۹

رتبه بندی: 0/5 - 0 رای

اخرین به روز رسانی: 2021-12-23

Play Free Games Online

برنامه جزئیات

نسخه 2.1-paid
اندازه ۵٫۷M
تاریخ انتشار ۹ فروردین ۱۳۹۹
دسته بندی آموزش برنامه ها

چه خبر:
[بیشتر ببین]

شرح:
بازار داده ، دانش و یادگیری ماشین و ... [ادامه مطلب]

مجوزها:
دیدن جزئیات [بیشتر ببین ]


سازگار با ویندوز 11/10/8/7 کامپیوتر و لپ تاپ

دانلود روی کامپیوتر

سازگار با اندروید

دانلود در اندروید

مشاهده نسخه های قدیمی تر

پیش نمایش برنامه ([همه را ببین 18 اسکرین شات ها])

پیش نمایش برنامه

به دنبال راهی برای دانلود Data Science using R & Python offline tutorial برای رایانه شخصی ویندوز 11/10/8/7? پس شما در جای درستی هستید. به خواندن این مقاله ادامه دهید تا بدانید چگونه می توانید یکی از بهترین ها را دانلود و نصب کنید. آموزش برنامه Data Science using R & Python offline tutorial برای کامپیوتر.

اکثر برنامه های موجود در فروشگاه Google Play یا iOS Appstore منحصراً برای سیستم عامل های تلفن همراه ساخته شده اند. اما آیا می دانید حتی اگر نسخه رسمی پلتفرم رایانه شخصی در دسترس نباشد، همچنان می توانید از هر یک از برنامه های اندروید یا iOS مورد علاقه خود بر روی لپ تاپ خود استفاده کنید؟ بله، آنها از چند ترفند ساده خارج می شوند که می توانید از آنها برای نصب برنامه های اندروید بر روی دستگاه های ویندوز و استفاده از آنها همانطور که در تلفن های هوشمند اندرویدی استفاده می کنید استفاده کنید..

در اینجا در این مقاله، ما راه های مختلف را فهرست می کنیم دانلود Data Science using R & Python offline tutorial روی کامپیوتر در یک راهنمای گام به گام بنابراین قبل از پرش به آن، اجازه دهید مشخصات فنی را ببینیم Data Science using R & Python offline tutorial.

Data Science using R & Python offline tutorial برای کامپیوتر - مشخصات فنی

نامData Science using R & Python offline tutorial
تاسیسات+۱۰٬۰۰۰
توسعه یافته توسطConcept Apps World

Data Science using R & Python offline tutorial در بالای لیست قرار دارد آموزش دسته بندی برنامه ها در گوگل پلی استور امتیاز و نقدهای واقعاً خوبی دریافت کرده است. در حال حاضر, Data Science using R & Python offline tutorial برای ویندوز گذشت +۱۰٬۰۰۰ برنامه تاسیسات and 0 ستاره میانگین امتیازات مجموع کاربران.

Data Science using R & Python offline tutorial دانلود برای کامپیوتر لپ تاپ ویندوز 11/10/8/7:

اکثر برنامه های این روزها فقط برای پلتفرم موبایل توسعه یافته اند. بازی‌ها و برنامه‌هایی مانند PUBG، Subway surfers، Snapseed، Beauty Plus و غیره فقط برای پلتفرم‌های اندروید و iOS در دسترس هستند. اما شبیه سازهای اندروید به ما این امکان را می دهند که از همه این برنامه ها در رایانه شخصی نیز استفاده کنیم..

بنابراین حتی اگر نسخه رسمی Data Science using R & Python offline tutorial برای رایانه های شخصی موجود نیست، همچنان می توانید با کمک شبیه سازها از آن استفاده کنید. در اینجا در این مقاله، ما دو تا از شبیه سازهای محبوب اندروید را برای استفاده به شما معرفی می کنیم. Data Science using R & Python offline tutorial روی کامپیوتر.

Data Science using R & Python offline tutorial دانلود برای کامپیوتر ویندوز 11/10/8/7 – روش 1:

Bluestacks یکی از جالب‌ترین و پرکاربردترین شبیه‌سازها برای اجرای برنامه‌های اندروید بر روی رایانه شخصی ویندوز شماست. نرم افزار Bluestacks حتی برای سیستم عامل مک نیز موجود است. ما قصد داریم در این روش از Bluestacks برای دانلود و نصب استفاده کنیم. Data Science using R & Python offline tutorial برای کامپیوتر ویندوز 11/10/8/7 لپ تاپ. بیایید راهنمای نصب گام به گام خود را شروع کنیم.

  • مرحله 1: اگر قبلاً آن را نصب نکرده اید، نرم افزار Bluestacks را از لینک زیر دانلود کنید. – دانلود بلواستکس برای کامپیوتر
  • گام 2: روش نصب بسیار ساده و سرراست است. پس از نصب موفق، شبیه ساز Bluestacks را باز کنید.
  • مرحله 3: در ابتدا ممکن است مدتی طول بکشد تا برنامه Bluestacks بارگیری شود. پس از باز شدن، باید بتوانید صفحه اصلی Bluestacks را ببینید..
  • مرحله 4: فروشگاه Google Play از قبل در Bluestacks نصب شده است. در صفحه اصلی، Play Store را پیدا کنید و روی نماد آن دوبار کلیک کنید تا باز شود..
  • مرحله 5: اکنون جستجو کنید برنامه می خواهید روی رایانه شخصی خود نصب کنید. در مورد ما جستجو برای Data Science using R & Python offline tutorial برای نصب روی کامپیوتر.
  • مرحله 6: پس از کلیک بر روی دکمه Install, Data Science using R & Python offline tutorial به طور خودکار در Bluestacks نصب خواهد شد. شما می توانید برنامه زیر لیست برنامه های نصب شده در بلواستکس.

اکنون می توانید فقط روی دبل کلیک کنید برنامه آیکون در bluestacks و شروع به استفاده از Data Science using R & Python offline tutorial برنامه روی لپ تاپ شما می توانید استفاده کنید برنامه به همان روشی که از آن در گوشی های هوشمند اندروید یا iOS خود استفاده می کنید.

اگر یک فایل APK دارید، در Bluestacks گزینه ای برای وارد کردن فایل های APK وجود دارد. نیازی نیست به گوگل پلی استور بروید و بازی را نصب کنید. با این حال، استفاده از روش استاندارد برای نصب هر برنامه اندرویدی توصیه می شود..

آخرین نسخه Bluestacks دارای بسیاری از ویژگی های خیره کننده است.. Bluestacks4 به معنای واقعی کلمه 6 برابر سریعتر از گوشی هوشمند سامسونگ گلکسی J7 است. بنابراین استفاده از Bluestacks روش توصیه شده برای نصب است. Data Science using R & Python offline tutorial روی کامپیوتر برای استفاده از Bluestacks باید یک رایانه شخصی با حداقل تنظیمات داشته باشید. در غیر این صورت، ممکن است هنگام اجرای بازی‌های سطح بالا مانند PUBG با مشکلات بارگیری مواجه شوید.

Data Science using R & Python offline tutorial دانلود برای کامپیوتر ویندوز 11/10/8/7 – روش 2:

با این حال، یکی دیگر از شبیه سازهای محبوب اندروید که اخیراً مورد توجه قرار گرفته است، MEmu play است. این فوق العاده انعطاف پذیر، سریع و منحصراً برای اهداف بازی طراحی شده است. اکنون خواهیم دید که چگونه دانلود Data Science using R & Python offline tutorial برای کامپیوتر ویندوز 11 یا 10 یا 8 یا 7 لپ تاپ با استفاده از MemuPlay.

  • مرحله 1: دانلود و نصب MemuPlay روی کامپیوتر شما اینم لینک دانلود برای شما – وب سایت Memu Play. وب سایت رسمی را باز کنید و نرم افزار را دانلود کنید.
  • گام 2: پس از نصب شبیه ساز، آن را باز کنید و فروشگاه Google Play را پیدا کنید برنامه نماد در صفحه اصلی Memuplay. فقط روی آن دوبار ضربه بزنید تا باز شود.
  • مرحله 3: اکنون جستجو برای Data Science using R & Python offline tutorial برنامه در فروشگاه Google Play. رسمی را پیدا کن برنامه از جانب Concept Apps World توسعه دهنده و روی دکمه Install کلیک کنید.
  • مرحله 4: پس از نصب موفقیت آمیز، می توانید پیدا کنید Data Science using R & Python offline tutorial در صفحه اصلی MEmu Play.

MemuPlay یک اپلیکیشن ساده و کاربردی است. در مقایسه با بلواستکس بسیار سبک وزن است. از آنجایی که برای اهداف بازی طراحی شده است، می توانید بازی های سطح بالایی مانند PUBG، Mini Militia، Temple Run و غیره را بازی کنید..

Data Science using R & Python offline tutorial برای کامپیوتر - نتیجه گیری:

Data Science using R & Python offline tutorial با رابط کاربری ساده و در عین حال موثر خود محبوبیت زیادی کسب کرده است. ما دو تا از بهترین روش ها را برای نصب فهرست کرده ایم. Data Science using R & Python offline tutorial روی کامپیوتر ویندوز لپ تاپ. هر دو شبیه ساز ذکر شده برای استفاده از برنامه ها در رایانه شخصی محبوب هستند. برای بدست آوردن می توانید یکی از این روش ها را دنبال کنید Data Science using R & Python offline tutorial برای کامپیوتر ویندوز 11 یا ویندوز 10.

ما این مقاله را در مورد به پایان می رسانیم Data Science using R & Python offline tutorial دانلود برای کامپیوتر با این. اگر در هنگام نصب شبیه سازها سؤالی دارید یا با مشکلی مواجه شدید Data Science using R & Python offline tutorial برای ویندوز, از طریق نظرات به ما اطلاع دهید ما خوشحال خواهیم شد که به شما کمک کنیم!

دانلود نسخه های قدیمی تر

2021-12-23: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid در رایانه شخصی ویندوز – ۵٫۷M

2020-03-28: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid در رایانه شخصی ویندوز – Vwd

2020-03-28: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial Vwd در رایانه شخصی ویندوز – Vwd

2020-03-28: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid در رایانه شخصی ویندوز – Vwd

2020-03-28: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid در رایانه شخصی ویندوز – Vwd

2020-03-28: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid در رایانه شخصی ویندوز – Vwd

2020-03-28: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid در رایانه شخصی ویندوز – Vwd

2020-03-28: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid در رایانه شخصی ویندوز – Vwd

2020-03-28: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid در رایانه شخصی ویندوز – Vwd

2020-03-28: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid در رایانه شخصی ویندوز – Vwd

2020-03-28: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid در رایانه شخصی ویندوز – Vwd

2020-03-28: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid در رایانه شخصی ویندوز – Vwd

2020-03-28: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid در رایانه شخصی ویندوز – Vwd

2020-03-28: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid در رایانه شخصی ویندوز – Vwd

2020-03-28: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid در رایانه شخصی ویندوز – Vwd

2020-03-28: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid در رایانه شخصی ویندوز – Vwd

2020-03-25: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial 2.0-paid در رایانه شخصی ویندوز – 5.7M

2020-03-21: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial 1.8-paid در رایانه شخصی ویندوز – 2.7M

2020-02-13: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial 1.7-paid در رایانه شخصی ویندوز – 2.7M

2020-01-04: دانلود Data Science using R & Python offline tutorial 1.0 در رایانه شخصی ویندوز – 2.8M

Home screen design improvement
بازار داده ، دانش و یادگیری ماشین و هوش مصنوعی رونق دارد.
علم داده اساساً داده های ساختاری یا بدون ساختار را به بینش ، درک و دانش با استفاده از روش های علمی ، فرایندها و الگوریتم ها تبدیل می کند.

R و Python رایج ترین زبان های برنامه نویسی هستند که در Data Science استفاده می شوند.

R یک زبان منبع آزاد آزاد است که به عنوان نرم افزار آماری و تجسم استفاده می شود. این می تواند با داده های ساختاری (سازمان یافته) و نیمه ساختار یافته (نیمه سازمان یافته) سروکار داشته باشد.

برای یادگیری R برای علم داده ، همه جوانب را به شرح زیر پوشش دادیم:

& # 10020؛ مقدمه
& # 10020؛ انواع داده در R
& # 10020؛ متغیرها در R
& # 10020؛ اپراتورها در R
& # 10020؛ اظهارات شرط
& # 10020؛ عبارات حلقه
& # 10020؛ بیانیه های کنترل حلقه
& # 10020؛ اسکریپت R
& # 10020؛ توابع R
& # 10020؛ عملکرد سفارشی
& # 10020؛ ساختارهای داده
• بردارهای اتمی
• ماتریس
• آرایه ها
• عوامل
• قاب داده ها
• لیست کنید
& # 10020؛ واردات / صادرات داده - مقادیر را به ساختار داده اختصاص دهید
& # 10020؛ دستکاری / تبدیل داده ها
& # 10020؛ عملکرد Base R را اعمال کنید
& # 10020؛ بسته بندی dplyr

برای پایتون موارد زیر را تحت پوشش قرار داده ایم -
& # 10020؛ تنظیم محیط و ملزومات پایتون
• معرفی و راه اندازی محیط
• تکالیف متغیر در پایتون
• انواع داده در پایتون
• ساختار داده: Tuple
• ساختار داده: لیست
• ساختار داده: فرهنگ لغت (دیکت)
• ساختار داده: مجموعه
• عملگر اصلی: در
• اپراتور اصلی: + (به علاوه)
• اپراتور اصلی: * (ضرب کنید)
• کارکرد
• توابع توالی ساخته شده در پایتون
- کنترل بیانیه های جریان: اگر ، elif ، موارد دیگر
• کنترل بیانیه های جریان: برای حلقه ها
• کنترل بیانیه های جریان: در حالی که حلقه ها
رسیدگی به استثناء

& # 10020؛ محاسبه ریاضی با NumPy در پایتون
• انواع آرایه ها
• ویژگی های ndarray
• عملیات اساسی
• دسترسی به عنصر Array
• کپی و نمایش ها
• توابع جهانی (ufunc)
• دستکاری شکل
• صدا و سیما
• جبر خطی

& # 10020؛ دستکاری داده با پاندا
    • چرا پاندا؟
    • ساختارهای داده
    • سریال - ایجاد
    • سری - عنصر دسترسی
    • سری - عملیات بردار سازی
    • DataFrame - ایجاد
    • مشاهده DataFrame
    • رسیدگی به ارزشهای از دست رفته
    • عملیات داده با توابع
    • عملکردهای آماری برای عملیات داده
    • عملیات داده با GroupBy
    • عملیات داده: مرتب سازی
    • بهره برداری از داده ها: ادغام ، تکثیر ، جمع بندی
    • عملیات SQL در پاندا

آمار بخش اساسی برای شروع یادگیری در این زمینه است.
اصطلاحاتی که در آمار استفاده می شود برای مبتدیان بسیار عجیب و دشوار است ، بنابراین ما تمام تلاش خود را برای توضیح این اصطلاحات به زبان بسیار آسان برای افراد تازه کار ، متوسط ​​یا پیشرفته در زمینه های Data Science ، Machine Learning ، AI انجام دادیم.
در اینجا ما عبارات بسیاری را که در آمارهایی مانند:
• فرضیه ها
• روش های کمی
• روش های کیفی
• متغیرهای مستقل و وابسته
• متغیرهای پیش بینی کننده و نتیجه
• متغیرهای طبقه بندی شده
• متغیر دودویی
• متغیر اسمی
• متغیر معمولی
• متغیر مداوم
• متغیر فاصله
• متغیر نسبت
• متغیر گسسته
• متغیرهای مخدوش کننده
• خطای اندازه گیری
• اعتبار و اعتماد
• دو روش جمع آوری داده ها
• انواع تغییر
• تنوع غیر سیستماتیک
• تنوع سیستمی
• توزیع فرکانس
• منظور داشتن
• متوسط
• حالت
• پراکندگی در توزیع داده ها
• دامنه
• محدوده بین بخشی
• یک چهارم
• احتمال
• انحراف معیار

مهمترین مزیت این برنامه این است که مواد کامل به جز نمونه پروژه بصورت آفلاین در دسترس است ، بخش پروژه نمونه آنلاین است زیرا ما به طور مرتب آن را اضافه می کنیم.

کامپایلر آنلاین در دستگاه تلفن همراه ، می توانید کد را بر روی موبایل بنویسید و آن را اجرا کنید تا خروجی را مشاهده کنید.

آزمون شبیه سازی / امتحان - با استفاده از این آزمون شبیه سازی ، دانش خود را در Data Science بررسی کنید ، هر سوال دارای 4 گزینه و 1 پاسخ صحیح است.