บ้าน  /  การศึกษา แอพ  / Data Science using R & Python offline tutorial บนพีซี Windows

Data Science using R & Python offline tutorial บนพีซี Windows

พัฒนาโดย: Concept Apps World

ใบอนุญาต: US3.99

เรตติ้ง: 0/5 - 0 โหวต

ปรับปรุงล่าสุด: 2021-12-23

Sponsored Links

แอป รายละเอียด

รุ่น 2.1-paid
ขนาด 5.7M
วันที่วางจำหน่าย 28 มีนาคม 2563
หมวดหมู่ การศึกษา แอพ

มีอะไรใหม่:
[ดูเพิ่มเติม]

คำอธิบาย:
... [อ่านเพิ่มเติม]

สิทธิ์:
ดูรายละเอียด [ดูเพิ่มเติม ]


เข้ากันได้กับพีซีและแล็ปท็อป Windows 11/10/8/7

ดาวน์โหลด บนพีซี

เข้ากันได้กับแอนดรอยด์

ดาวน์โหลด บนแอนดรอยด์

ดูเวอร์ชั่นเก่า

ตัวอย่างแอป ([ดูทั้งหมด 18 ภาพหน้าจอ])

ตัวอย่างแอป

กำลังหาวิธีดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial สำหรับพีซี Windows 11/10/8/7? คุณมาถูกที่แล้ว อ่านบทความนี้ต่อไปเพื่อทำความรู้จักกับวิธีดาวน์โหลดและติดตั้งหนึ่งในโปรแกรมที่ดีที่สุด การศึกษา แอป Data Science using R & Python offline tutorial สำหรับพีซี.

แอพส่วนใหญ่ที่มีอยู่ใน Google play store หรือ iOS Appstore นั้นสร้างมาสำหรับแพลตฟอร์มมือถือโดยเฉพาะ แต่คุณรู้หรือไม่ว่าคุณยังสามารถใช้แอป Android หรือ iOS ที่คุณชื่นชอบบนแล็ปท็อปได้แม้ว่าจะไม่มีเวอร์ชันอย่างเป็นทางการสำหรับแพลตฟอร์มพีซี ใช่ พวกเขาออกจากเคล็ดลับง่ายๆ สองสามข้อที่คุณสามารถใช้เพื่อติดตั้งแอป Android บนเครื่อง Windows และใช้งานเหมือนที่คุณใช้บนสมาร์ทโฟน Android.

ในบทความนี้ เราจะแสดงรายการวิธีต่างๆ ในการ ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial บนพีซี ในคำแนะนำทีละขั้นตอน ดังนั้นก่อนจะกระโดดลงไป เรามาดูข้อกำหนดทางเทคนิคของ Data Science using R & Python offline tutorial.

Data Science using R & Python offline tutorial สำหรับพีซี - ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค

ชื่อData Science using R & Python offline tutorial
การติดตั้ง10,000+
พัฒนาโดยConcept Apps World

Data Science using R & Python offline tutorial อยู่ในอันดับต้นๆ ของรายการ การศึกษา แอพหมวดหมู่บน Google Playstore ได้คะแนนเรตติ้งและรีวิวดีมาก ปัจจุบัน, Data Science using R & Python offline tutorial สำหรับวินโดว์ ได้ผ่านไปแล้ว 10,000+ แอป การติดตั้ง and 0 ดาว คะแนนการให้คะแนนโดยรวมของผู้ใช้โดยเฉลี่ย.

Data Science using R & Python offline tutorial ดาวน์โหลดสำหรับพีซี Windows 11/10/8/7 แล็ปท็อป:

แอพส่วนใหญ่ในทุกวันนี้พัฒนาขึ้นสำหรับแพลตฟอร์มมือถือเท่านั้น เกมและแอพอย่าง PUBG, Subway surfers, Snapseed, Beauty Plus และอื่นๆ มีให้บริการบนแพลตฟอร์ม Android และ iOS เท่านั้น แต่อีมูเลเตอร์ Android ช่วยให้เราใช้แอปเหล่านี้ทั้งหมดบนพีซีได้เช่นกัน.

ดังนั้นแม้ว่าเวอร์ชั่นทางการของ Data Science using R & Python offline tutorial สำหรับพีซีที่ไม่พร้อมใช้งาน คุณยังสามารถใช้งานได้โดยใช้โปรแกรมจำลอง ในบทความนี้ เราจะนำเสนออีมูเลเตอร์ Android ยอดนิยมสองตัวให้คุณใช้งาน Data Science using R & Python offline tutorial บนพีซี.

Data Science using R & Python offline tutorial ดาวน์โหลดสำหรับพีซี Windows 11/10/8/7 – วิธีที่ 1:

Bluestacks เป็นหนึ่งใน Emulator ที่ยอดเยี่ยมที่สุดและใช้กันอย่างแพร่หลายในการรันแอพพลิเคชั่น Android บนพีซี Windows ของคุณ ซอฟต์แวร์ Bluestacks สามารถใช้ได้กับ Mac OS ด้วยเช่นกัน เราจะใช้ Bluestacks ในวิธีนี้เพื่อดาวน์โหลดและติดตั้ง Data Science using R & Python offline tutorial สำหรับ PC Windows 11/10/8/7 แล็ปท็อป. มาเริ่มคู่มือการติดตั้งทีละขั้นตอนกันเถอะ.

  • ขั้นตอนที่ 1: ดาวน์โหลดซอฟต์แวร์ Bluestacks จากลิงค์ด้านล่าง หากคุณไม่ได้ติดตั้งไว้ก่อนหน้านี้ – ดาวน์โหลด Bluestacks สำหรับพีซี
  • ขั้นตอนที่ 2: ขั้นตอนการติดตั้งค่อนข้างง่ายและตรงไปตรงมา หลังจากติดตั้งสำเร็จ ให้เปิดโปรแกรมจำลอง Bluestacks.
  • ขั้นตอนที่ 3: อาจใช้เวลาสักครู่ในการโหลดแอพ Bluestacks ในตอนแรก เมื่อเปิดขึ้นมาแล้ว คุณจะสามารถเห็นหน้าจอหลักของ Bluestacks ได้.
  • ขั้นตอนที่ 4: Google play store ติดตั้งมาล่วงหน้าใน Bluestacks บนหน้าจอหลัก ค้นหา Playstore และดับเบิลคลิกที่ไอคอนเพื่อเปิด.
  • ขั้นตอนที่ 5: ตอนนี้ค้นหา แอป คุณต้องการติดตั้งบนพีซีของคุณ ในกรณีของเราค้นหา Data Science using R & Python offline tutorial ติดตั้งบนพีซี.
  • ขั้นตอนที่ 6: เมื่อคุณคลิกที่ปุ่มติดตั้ง, Data Science using R & Python offline tutorial จะถูกติดตั้งโดยอัตโนมัติบน Bluestacks คุณสามารถหา แอป ภายใต้ รายการแอพที่ติดตั้ง ใน Bluestacks.

ตอนนี้คุณสามารถดับเบิลคลิกที่ แอป ไอคอนใน bluestacks และเริ่มใช้งาน Data Science using R & Python offline tutorial แอป บนแล็ปท็อปของคุณ คุณสามารถใช้ แอป เช่นเดียวกับที่คุณใช้บนสมาร์ทโฟน Android หรือ iOS ของคุณ.

หากคุณมีไฟล์ APK จะมีตัวเลือกในไฟล์ Bluestacks เพื่อนำเข้า APK คุณไม่จำเป็นต้องไปที่ Google Playstore และติดตั้งเกม อย่างไรก็ตาม ขอแนะนำให้ใช้วิธีมาตรฐานในการติดตั้งแอปพลิเคชัน Android ใดๆ.

เวอร์ชันล่าสุดของ Bluestacks มาพร้อมกับคุณสมบัติที่น่าทึ่งมากมาย. Bluestacks4 เร็วกว่าสมาร์ทโฟน Samsung Galaxy J7 ถึง 6 เท่า ดังนั้นการใช้ Bluestacks จึงเป็นวิธีที่แนะนำในการติดตั้ง Data Science using R & Python offline tutorial บนพีซี คุณต้องมีพีซีการกำหนดค่าขั้นต่ำเพื่อใช้ Bluestacks มิฉะนั้น คุณอาจประสบปัญหาในการโหลดขณะเล่นเกมระดับไฮเอนด์อย่าง PUBG

Data Science using R & Python offline tutorial ดาวน์โหลดสำหรับพีซี Windows 11/10/8/7 – วิธีที่ 2:

อีมูเลเตอร์ Android ยอดนิยมอีกตัวที่กำลังได้รับความสนใจอย่างมากในช่วงที่ผ่านมาคือการเล่น MEmu มีความยืดหยุ่นสูง รวดเร็ว และออกแบบมาเพื่อการเล่นเกมโดยเฉพาะ ตอนนี้เราจะดูวิธีการ ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial สำหรับพีซี Windows 11 หรือ 10 หรือ 8 หรือ 7 แล็ปท็อปโดยใช้ MemuPlay.

  • ขั้นตอนที่ 1: ดาวน์โหลดและ ติดตั้ง MemuPlay บนพีซีของคุณ นี่คือลิงค์ดาวน์โหลดสำหรับคุณ – เว็บไซต์ Memu Play. เปิดเว็บไซต์อย่างเป็นทางการและดาวน์โหลดซอฟต์แวร์.
  • ขั้นตอนที่ 2: เมื่อติดตั้งโปรแกรมจำลองแล้ว ให้เปิดและ ค้นหา Google Playstore แอป ไอคอนบนหน้าจอหลักของ Memuplay เพียงแตะสองครั้งเพื่อเปิด.
  • ขั้นตอนที่ 3: ตอนนี้ ค้นหา Data Science using R & Python offline tutorial แอป บน Google playstore หาเจ้าหน้าที่ แอป จาก Concept Apps World ผู้พัฒนาและคลิกที่ปุ่มติดตั้ง.
  • ขั้นตอนที่ 4: เมื่อติดตั้งสำเร็จคุณจะพบ Data Science using R & Python offline tutorial บนหน้าจอหลักของ MEmu Play.

MemuPlay เป็นแอปพลิเคชั่นที่เรียบง่ายและใช้งานง่าย มันเบามากเมื่อเทียบกับ Bluestacks เนื่องจากได้รับการออกแบบมาเพื่อการเล่นเกม คุณจึงสามารถเล่นเกมระดับไฮเอนด์เช่น PUBG, Mini Militia, Temple Run เป็นต้น.

Data Science using R & Python offline tutorial สำหรับพีซี - บทสรุป:

Data Science using R & Python offline tutorial ได้รับความนิยมอย่างมากด้วยอินเทอร์เฟซที่เรียบง่ายแต่มีประสิทธิภาพ เราได้ระบุวิธีที่ดีที่สุดในการติดตั้งไว้สองวิธี Data Science using R & Python offline tutorial บนพีซี แล็ปท็อป Windows. อีมูเลเตอร์ทั้งสองที่กล่าวถึงนั้นเป็นที่นิยมในการใช้แอพบนพีซี คุณสามารถทำตามวิธีการเหล่านี้เพื่อรับ Data Science using R & Python offline tutorial สำหรับพีซี Windows 11 หรือ Windows 10.

เรากำลังสรุปบทความนี้ใน Data Science using R & Python offline tutorial ดาวน์โหลดสำหรับพีซี ด้วยสิ่งนี้. หากคุณมีข้อสงสัยหรือพบปัญหาขณะติดตั้งโปรแกรมจำลองหรือ Data Science using R & Python offline tutorial สำหรับวินโดว์, แจ้งให้เราทราบผ่านความคิดเห็น เรายินดีที่จะช่วยเหลือคุณ!

ดาวน์โหลดเวอร์ชันเก่า

2021-12-23: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid บนพีซีที่ใช้ Windows – 5.7M

2020-03-28: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid บนพีซีที่ใช้ Windows – Vwd

2020-03-28: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial Vwd บนพีซีที่ใช้ Windows – Vwd

2020-03-28: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid บนพีซีที่ใช้ Windows – Vwd

2020-03-28: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid บนพีซีที่ใช้ Windows – Vwd

2020-03-28: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid บนพีซีที่ใช้ Windows – Vwd

2020-03-28: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid บนพีซีที่ใช้ Windows – Vwd

2020-03-28: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid บนพีซีที่ใช้ Windows – Vwd

2020-03-28: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid บนพีซีที่ใช้ Windows – Vwd

2020-03-28: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid บนพีซีที่ใช้ Windows – Vwd

2020-03-28: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid บนพีซีที่ใช้ Windows – Vwd

2020-03-28: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid บนพีซีที่ใช้ Windows – Vwd

2020-03-28: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid บนพีซีที่ใช้ Windows – Vwd

2020-03-28: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid บนพีซีที่ใช้ Windows – Vwd

2020-03-28: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid บนพีซีที่ใช้ Windows – Vwd

2020-03-28: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial 2.1-paid บนพีซีที่ใช้ Windows – Vwd

2020-03-25: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial 2.0-paid บนพีซีที่ใช้ Windows – 5.7M

2020-03-21: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial 1.8-paid บนพีซีที่ใช้ Windows – 2.7M

2020-02-13: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial 1.7-paid บนพีซีที่ใช้ Windows – 2.7M

2020-01-04: ดาวน์โหลด Data Science using R & Python offline tutorial 1.0 บนพีซีที่ใช้ Windows – 2.8M

Home screen design improvement
ตลาดวิทยาศาสตร์ข้อมูล, การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว
วิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยทั่วไปแล้วจะแปลงข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้างเป็นความเข้าใจความเข้าใจและความรู้โดยใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์กระบวนการและอัลกอริทึม

R และ Python เป็นภาษาโปรแกรมส่วนใหญ่ที่ใช้ใน Data Science

R เป็นภาษาโอเพนซอร์ซฟรีซึ่งใช้เป็นซอฟต์แวร์เชิงสถิติและการสร้างภาพข้อมูล สามารถจัดการกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง (จัดระเบียบ) และกึ่งโครงสร้าง (กึ่งจัดการ)

เพื่อเรียนรู้ R สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลเราครอบคลุมทุกด้านดังนี้

& # 10020; บทนำ
& # 10020; ประเภทข้อมูลใน R
& # 10020; ตัวแปรใน R
& # 10020; ผู้ประกอบการใน R
& # 10020; คำสั่งแบบมีเงื่อนไข
& # 10020; คำสั่งวนรอบ
& # 10020; งบควบคุมวง
& # 10020; สคริปต์ R
& # 10020; ฟังก์ชั่น R
& # 10020; ฟังก์ชั่นที่กำหนดเอง
& # 10020; โครงสร้างข้อมูล
•เวกเตอร์อะตอม
•เมทริกซ์
•อาร์เรย์
• ปัจจัย
•เฟรมข้อมูล
•รายการ
& # 10020; นำเข้า / ส่งออกข้อมูล - กำหนดค่าให้กับโครงสร้างข้อมูล
& # 10020; การจัดการข้อมูล / การเปลี่ยนแปลง
& # 10020; ใช้ฟังก์ชั่นของ Base R
& # 10020; แพคเกจ dplyr

สำหรับ Python เราครอบคลุมดังนี้ -
& # 10020; การตั้งค่าสภาพแวดล้อมและสิ่งจำเป็นของ Python
•บทนำและการตั้งค่าสภาพแวดล้อม
•การมอบหมายตัวแปรใน Python
•ประเภทข้อมูลใน Python
•โครงสร้างข้อมูล: Tuple
•โครงสร้างข้อมูล: รายการ
•โครงสร้างข้อมูล: พจนานุกรม (Dict)
•โครงสร้างข้อมูล: ตั้งค่า
•ผู้ประกอบการขั้นพื้นฐาน: ใน
•ผู้ประกอบการขั้นพื้นฐาน: + (บวก)
•ผู้ประกอบการขั้นพื้นฐาน: * (คูณ)
• ฟังก์ชั่น
•ฟังก์ชัน Sequence ในตัวใน Python
•ข้อความสั่ง Flow Control: if, elif, else
•ข้อความสั่งการควบคุม: สำหรับลูป
•งบควบคุมการไหล: ในขณะที่ลูป
•การจัดการข้อยกเว้น

& # 10020; การคำนวณทางคณิตศาสตร์ด้วย NumPy ใน Python
•ประเภทของอาร์เรย์
•คุณสมบัติของ ndarray
•การดำเนินงานขั้นพื้นฐาน
•การเข้าถึงองค์ประกอบอาร์เรย์
•คัดลอกและมุมมอง
•ฟังก์ชั่นสากล (ufunc)
•การจัดการรูปร่าง
•การออกอากาศ
•พีชคณิตเชิงเส้น

& # 10020; การจัดการข้อมูลด้วย Pandas
    •ทำไมต้องนุ่น
    •โครงสร้างข้อมูล
    •ซีรี่ย์ - สร้างสรรค์
    •ซีรี่ย์ - องค์ประกอบการเข้าถึง
    •ซีรี่ย์ - การทำงานของ Vectorizing
    • DataFrame - การสร้าง
    •การดู DataFrame
    •การจัดการค่าที่ขาดหายไป
    •การทำงานของข้อมูลพร้อมฟังก์ชั่น
    •ฟังก์ชั่นทางสถิติสำหรับการดำเนินการข้อมูล
    •การทำงานของข้อมูลด้วย GroupBy
    •การทำงานของข้อมูล: การเรียงลำดับ
    •การทำงานของข้อมูล: ผสานทำซ้ำเชื่อมต่อ
    •การดำเนินงาน SQL ในนุ่น

สถิติ เป็นส่วนสำคัญในการเริ่มเรียนรู้ในสาขานี้
คำศัพท์ที่ใช้ในสถิตินั้นแปลกและยากที่จะเข้าใจสำหรับผู้เริ่มต้นดังนั้นเราจึงพยายามอย่างดีที่สุดในการอธิบายคำศัพท์เหล่านี้ในภาษาที่ง่ายมากสำหรับผู้เริ่มต้นระดับกลางหรือระดับสูงในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล, การเรียนรู้ด้วยเครื่องจักร, AI
ที่นี่เราครอบคลุมคำศัพท์มากมายที่ใช้ในสถิติเช่น -
•สมมติฐาน
•วิธีการเชิงปริมาณ
•วิธีการเชิงคุณภาพ
•ตัวแปรอิสระและขึ้นอยู่กับ
•ตัวทำนายและตัวแปรผลลัพธ์
•ตัวแปรเด็ดขาด
•ตัวแปรไบนารี
•ตัวแปรที่กำหนด
•ตัวแปรลำดับ
•ตัวแปรอย่างต่อเนื่อง
•ตัวแปรช่วงเวลา
•ตัวแปรอัตราส่วน
•ตัวแปรไม่ต่อเนื่อง
•ตัวแปรรบกวน
•ข้อผิดพลาดการวัด
•ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ
•สองวิธีในการรวบรวมข้อมูล
•ประเภทของการเปลี่ยนแปลง
•รูปแบบที่ไม่เป็นระบบ
•รูปแบบที่เป็นระบบ
•การแจกแจงความถี่
•ค่าเฉลี่ย
•ค่ามัธยฐาน
•โหมด
•การกระจายตัวของการกระจายข้อมูล
• พิสัย
•ช่วงควอไทล์
•ควอไทล์
•ความน่าจะเป็น
• ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของแอพนี้ที่สมบูรณ์วัสดุยกเว้นโครงการตัวอย่างสามารถใช้ได้ออฟไลน์ส่วนโครงการตัวอย่างออนไลน์เพราะเราเพิ่มเว็บเป็นประจำ

คอมไพเลอร์ออนไลน์บนอุปกรณ์มือถือคุณสามารถเขียนรหัสบนมือถือและเรียกใช้เพื่อดูผลลัพธ์

Simulation Test / Exam - ตรวจสอบความรู้ของคุณใน Data Science โดยการลองทำแบบจำลองนี้คำถามแต่ละข้อมี 4 ตัวเลือกและ 1 คำตอบที่ถูกต้อง