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Data Science using R & Python offline tutorial WindowsPCで

によって開発された: Concept Apps World

ライセンス: 3.99

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最終更新: 2021-12-23

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アプリ 詳細

バージョン 2.1-paid
サイズ 5.7M
発売日 2020年3月28日
カテゴリー 教育 アプリ

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Windows 11/10/8/7 PC&ラップトップと互換性があります

ダウンロード PC上で

Androidとの互換性

ダウンロード Androidの場合

古いバージョンを参照してください

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アプリのプレビュー

ダウンロードする方法を探しています Data Science using R & Python offline tutorial Windows 11/10/8 / 7PCの場合? その時、あなたは正しい場所にいます。この記事を読み続けて、最高の1つをダウンロードしてインストールする方法を理解してください 教育 アプリ Data Science using R & Python offline tutorial PC用.

GooglePlayストアまたはiOSAppstoreで利用できるアプリのほとんどは、モバイルプラットフォーム専用に作成されています。しかし、PCプラットフォームの公式バージョンが利用できない場合でも、ラップトップでお気に入りのAndroidまたはiOSアプリを使用できることをご存知ですか?はい、WindowsマシンにAndroidアプリをインストールし、Androidスマートフォンで使用するのと同じように使用できるいくつかの簡単なトリックを終了します.

この記事では、さまざまな方法をリストアップします ダウンロード Data Science using R & Python offline tutorial PC上で ステップバイステップガイドで。それで、それに飛び込む前に、の技術仕様を見てみましょう Data Science using R & Python offline tutorial.

Data Science using R & Python offline tutorial PC用-技術仕様

名前Data Science using R & Python offline tutorial
インストール10,000+
によって開発されたConcept Apps World

Data Science using R & Python offline tutorial のリストの一番上にあります 教育 GooglePlayストアのカテゴリアプリ。それは本当に良い評価ポイントとレビューを持っています。現在, Data Science using R & Python offline tutorial Windowsの場合 乗り越えた 10,000+ アプリ インストール and 0 星 ユーザーの平均評価ポイント.

Data Science using R & Python offline tutorial PC用のダウンロードWindows11 / 10/8/7ラップトップ:

最近のアプリのほとんどは、モバイルプラットフォーム専用に開発されています。 PUBG、Subway surfers、Snapseed、Beauty Plusなどのゲームやアプリは、AndroidおよびiOSプラットフォームでのみ利用できます。ただし、Androidエミュレーターを使用すると、これらすべてのアプリをPCでも使用できます.

したがって、公式バージョンの Data Science using R & Python offline tutorial PCが利用できない場合でも、エミュレーターを使用して使用できます。この記事では、使用する人気のある2つのAndroidエミュレーターを紹介します Data Science using R & Python offline tutorial PC上で.

Data Science using R & Python offline tutorial PC用のダウンロードWindows11 / 10/8/7 – 方法1:

Bluestacksは、WindowsPCでAndroidアプリケーションを実行するために最もクールで広く使用されているエミュレーターの1つです。 BluestacksソフトウェアはMacOSでも利用できます。この方法でBluestacksを使用してダウンロードとインストールを行います Data Science using R & Python offline tutorial PC用Windows11 / 10/8/7ラップトップ. ステップバイステップのインストールガイドを始めましょう.

  • ステップ1: Bluestacksソフトウェアをまだインストールしていない場合は、以下のリンクからダウンロードしてください – PC用Bluestacksをダウンロード
  • ステップ2: インストール手順は非常にシンプルで簡単です。インストールが成功したら、Bluestacksエミュレーターを開きます.
  • ステップ3: Bluestacksアプリを最初にロードするのに時間がかかる場合があります。開くと、Bluestacksのホーム画面が表示されるはずです.
  • ステップ4: GooglePlayストアはBluestacksにプリインストールされています。ホーム画面でPlaystoreを見つけ、アイコンをダブルクリックして開きます.
  • ステップ5: 今すぐ検索します アプリ あなたはあなたのPCにインストールしたいです。私たちの場合、 Data Science using R & Python offline tutorial PCにインストールする.
  • ステップ6: [インストール]ボタンをクリックすると, Data Science using R & Python offline tutorial Bluestacksに自動的にインストールされます。あなたは見つけることができます アプリ 下 インストールされているアプリのリスト Bluestacksで.

今、あなたはただダブルクリックすることができます アプリ bluestacksのアイコンと使用を開始します Data Science using R & Python offline tutorial アプリ あなたのラップトップで。あなたは使用することができます アプリ AndroidまたはiOSスマートフォンで使用するのと同じ方法.

APKファイルがある場合は、BluestacksにAPKファイルをインポートするオプションがあります。 GooglePlaystoreにアクセスしてゲームをインストールする必要はありません。ただし、Androidアプリケーションをインストールするための標準的な方法を使用することをお勧めします.

Bluestacksの最新バージョンには多くの素晴らしい機能が付属しています. Bluestacks4 サムスンギャラクシーJ7スマートフォンよりも文字通り6倍高速です。したがって、Bluestacksを使用することをインストールすることをお勧めします Data Science using R & Python offline tutorial PCで。 Bluestacksを使用するには、最小構成のPCが必要です。そうしないと、PUBGなどのハイエンドゲームをプレイしているときに読み込みの問題に直面する可能性があります

Data Science using R & Python offline tutorial PC用のダウンロードWindows11 / 10/8/7 – 方法2:

最近注目を集めているもう一つの人気のAndroidエミュレーターはMEmuplayです。非常に柔軟で高速で、ゲーム専用に設計されています。今、私たちは方法を見ていきます ダウンロード Data Science using R & Python offline tutorial PC用Windows11 またはMemuPlayを使用した10または8または7のラップトップ.

  • ステップ1: ダウンロードして インストール MemuPlay あなたのPC上で。これがあなたのためのダウンロードリンクです – Memu Playウェブサイト. 公式サイトを開いてソフトウェアをダウンロードしてください.
  • ステップ2: エミュレーターがインストールされたら、それを開いて Google Playstoreを探す アプリ Memuplayのホーム画面のアイコン。それをダブルタップするだけで開きます.
  • ステップ3: 今 検索する Data Science using R & Python offline tutorial アプリ Googleプレイストアで。公式を探す アプリ から Concept Apps World 開発者とインストールボタンをクリックします.
  • ステップ4: インストールが成功すると、次のことがわかります。 Data Science using R & Python offline tutorial のホーム画面で MEmu Play.

MemuPlayは、シンプルで使いやすいアプリケーションです。 Bluestacksに比べて非常に軽量です。ゲーム用に設計されているため、PUBG、Mini Militia、Temple Runなどのハイエンドゲームをプレイできます.

Data Science using R & Python offline tutorial PC用-結論:

Data Science using R & Python offline tutorial シンプルでありながら効果的なインターフェースで絶大な人気を博しています。インストールするのに最適な2つの方法をリストアップしました Data Science using R & Python offline tutorial PC Windowsラップトップ. 上記の両方のエミュレーターは、PCでアプリを使用するのに人気があります。これらの方法のいずれかに従って取得できます Data Science using R & Python offline tutorial PC Windows11またはWindows10の場合.

この記事の締めくくりは Data Science using R & Python offline tutorial PC用にダウンロード これとともに。エミュレータのインストール中に質問がある場合、または問題に直面している場合、または Data Science using R & Python offline tutorial Windowsの場合, コメントでお知らせください。喜んでお手伝いさせていただきます!

古いバージョンをダウンロードする

2021-12-23: ダウンロード Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid WindowsPCの場合 – 5.7M

2020-03-28: ダウンロード Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid WindowsPCの場合 – Vwd

2020-03-28: ダウンロード Data Science using R & Python offline tutorial Vwd WindowsPCの場合 – Vwd

2020-03-28: ダウンロード Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid WindowsPCの場合 – Vwd

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2020-03-28: ダウンロード Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid WindowsPCの場合 – Vwd

2020-03-28: ダウンロード Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid WindowsPCの場合 – Vwd

2020-03-28: ダウンロード Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid WindowsPCの場合 – Vwd

2020-03-28: ダウンロード Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid WindowsPCの場合 – Vwd

2020-03-28: ダウンロード Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid WindowsPCの場合 – Vwd

2020-03-25: ダウンロード Data Science using R & Python offline tutorial 2.0-paid WindowsPCの場合 – 5.7M

2020-03-21: ダウンロード Data Science using R & Python offline tutorial 1.8-paid WindowsPCの場合 – 2.7M

2020-02-13: ダウンロード Data Science using R & Python offline tutorial 1.7-paid WindowsPCの場合 – 2.7M

2020-01-04: ダウンロード Data Science using R & Python offline tutorial 1.0 WindowsPCの場合 – 2.8M

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データサイエンス、機械学習、人工知能の市場は好調です。
データサイエンスは基本的に、科学的な方法、プロセス、アルゴリズムを使用して、構造化または非構造化データを洞察、理解、知識に変換します。

RとPythonは、データサイエンスで使用される最も一般的なプログラミング言語です。

R は、統計および視覚化ソフトウェアとして使用される無料のオープンソース言語です。構造化(組織化)データおよび半構造化(半組織化)データを処理できます。

データサイエンスのRを学ぶために、次のようにすべての側面をカバーしました。

✤前書き
✤ Rのデータ型
✤ Rの変数
✤ Rの演算子
✤条件文
✤ループ文
✤ループ制御ステートメント
✤ Rスクリプト
✤ R関数
✤カスタム関数
✤データ構造
•原子ベクトル
•マトリックス
•配列
•要因
•データフレーム
•リスト
✤データのインポート/エクスポート-値をデータ構造に割り当てます
✤データ操作/変換
✤ベースRの機能を適用
✤ dplyrパッケージ

Pythonについては、次の内容を取り上げました-
✤環境設定とPythonの要点
•はじめにと環境設定
•Pythonでの変数の割り当て
•Pythonのデータ型
•データ構造:タプル
•データ構造:リスト
•データ構造:辞書(辞書)
•データ構造:設定
•基本演算子:で
•基本演算子:+(プラス)
•基本演算子:*(乗算)
• 関数
•Pythonの組み込みシーケンス関数
•制御フローステートメント:if、elif、else
•制御フローステートメント:forループ
•制御フローステートメント:whileループ
• 例外処理

✤ PythonでのNumPyを使用した数学的計算
•配列のタイプ
•ndarrayの属性
•基本操作
•配列要素へのアクセス
•コピーとビュー
•ユニバーサル関数(ufunc)
•形状の操作
•放送
•線形代数

✤ Pandasによるデータ操作
    •なぜパンダなのか?
    •データ構造
    •シリーズ–作成
    •シリーズ–アクセス要素
    •シリーズ–ベクトル化操作
    •DataFrame –作成
    •DataFrameの表示
    •欠損値の処理
    •関数を使用したデータ操作
    •データ操作の統計関数
    •GroupByを使用したデータ操作
    •データ操作:並べ替え
    •データ操作:マージ、複製、連結
    •パンダのSQL操作

統計は、この分野で学習を開始するための重要な部分です。
統計で使用される用語は非常に奇妙で、初心者には理解しにくいため、データサイエンス、機械学習、AI分野の初心者、中級、または上級レベルのユーザー向けに、これらの用語を非常に簡単な言語で説明するように最善を尽くしました。
ここでは、統計で使用される次のような多くの用語を取り上げました。
•仮説
• 定量的な方法
•定性的方法
•独立変数と依存変数
•予測変数と結果変数
•カテゴリー変数
•バイナリ変数
•名義変数
•順序変数
•連続変数
•間隔変数
•比率変数
•離散変数
•交絡変数
•測定エラー
• 妥当性と信頼性
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•バリエーションの種類
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