پی سی دانلود - data-visualization

Cradle CFD مجموعه ای از نرم افزارهای شبیه سازی و تجسم CFD پیشرفته است. سرعت پردازش بالا، کارایی بالا، استفاده از فناوری های به روز و میزان رضایت بالای کاربران باعث شده است تا از این مجموعه نرم افزار در صنایع مختلفی مانند خودرو سازی، هوا فضا، الکترونیک، ساختمان سازی و پروژه های معماری، مهندسی عمران، ماشین آلات و صنایع دریایی، برای حل مشکلات گرمایی و  جریان مایعات مورد استفاده قرار می گیرند.
سری نرم افزارهای Cradle CFD مجموعه ای از نرم افزارهای کاربردی شبیه سازی را برای مهندسین فراهم نموده است که بیشترین کاربردهای آن ها در زمینه "تولید" است و از میان آن ها می توان به scSTREAM ،HeatDesigner ،scFLOW و scPOST اشاره نمود.
مجموعه نرم افزارهای Cradle CFD دارای رابط کاربری گرافیکی و ابزارهای شبیه سازی قدرتمند هستند که کاربران هر سطحی را قادر می سازد تا شبیه سازی های پیشرفته را پردازش کنند. قابلیت شبیه سازی همزمان و شبیه سازی زنجیره ای، ابزارهای تجزیه و تحلیل نسبی و همچنین ویژگی های پس پردازش از ویژگی های مهم این نرم افزارها هستند.

اگر شما نیز به هر دلیلی به دنبال رسم نمودار از ارتباط بین داده های خود در پایگاه داده ها هستید و یا می خواهید گزارش های تصویری از دیتاهای موجود ارائه دهید، می توانید از Navicat Charts Creator استفاده کنید. این نرم افزار به شما کمک می کند تا به راحتی داده های دیتابیس را بصورت تصویری ارائه دهید. هنگامی که داده هایتان را مصورسازی کنید قادر خواهید بود بسیار سریع تر و آسان تر از گذشته، تِرِنِدها، الگوها و موارد پرت را شناسایی کنید، تجزیه و تحلیل داده ها را انجام دهید و با فضای کاری خود را با همکاران خود به اشتراک بگذارید. این نرم افزار از طیف گسترده ای از انواع نمودار پشتیبانی می کند تا داده های شما را به روشی معنادار نشان دهد.
Navicat Charts Creator به شما امکان می دهد تا برای ساخت چارت از داده هایتان، به روشی سریع و ایمن به هر منبع داده ای که انتخاب می کنید متصل شده و داده ها را از هر منبع داده ODBC از جمله Sybase، Snowflake و DB2 وارد کنید. علاوه بر این می توانید دیتاهایی از فایل های Excel, Access, CSV که بر روی سیستم تان ذخیره شده اند را وارد برنامه کنید.

Cradle CFD مجموعه ای از نرم افزارهای شبیه سازی و تجسم CFD پیشرفته است. سرعت پردازش بالا، کارایی بالا، استفاده از فناوری های به روز و میزان رضایت بالای کاربران باعث شده است تا از این مجموعه نرم افزار در صنایع مختلفی مانند خودرو سازی، هوا فضا، الکترونیک، ساختمان سازی و پروژه های معماری، مهندسی عمران، ماشین آلات و صنایع دریایی، برای حل مشکلات گرمایی و  جریان مایعات مورد استفاده قرار می گیرند.
سری نرم افزارهای Cradle CFD مجموعه ای از نرم افزارهای کاربردی شبیه سازی را برای مهندسین فراهم نموده است که بیشترین کاربردهای آن ها در زمینه "تولید" است و از میان آن ها می توان به scSTREAM ،HeatDesigner ،scFLOW و scPOST اشاره نمود.
مجموعه نرم افزارهای Cradle CFD دارای رابط کاربری گرافیکی و ابزارهای شبیه سازی قدرتمند هستند که کاربران هر سطحی را قادر می سازد تا شبیه سازی های پیشرفته را پردازش کنند. قابلیت شبیه سازی همزمان و شبیه سازی زنجیره ای، ابزارهای تجزیه و تحلیل نسبی و همچنین ویژگی های پس پردازش از ویژگی های مهم این نرم افزارها هستند.

سری نرم افزارهای Cradle CFD مجموعه ای از نرم افزارهای کاربردی شبیه سازی را برای مهندسین فراهم نموده است که بیشترین کاربردهای آن ها در زمینه "تولید" است و از میان آن ها می توان به scSTREAM ،HeatDesigner ،scFLOW و scPOST اشاره نمود.
scPOST نام نرم افزاری از کمپانی Software Cradle و ابزاری قدرتمند در حوزه مصورسازی و نمایش داده های مهندسی است که با استفاده از آن، مهندسان قادرند به محاسبه نتایج شبیه‌سازی شده پرداخته و در مرحله پس پردازش به مصورسازی داده های بدست آمده از بررسی ها و نتایج بپردازند.
در Postprocessor شما می توانید به شبیه سازی نتایج محاسبه شده در Solver ها بپردازید. این کار می تواند در طراحی محصول بسیار کارآمد باشد زیرا در مرحله پس پردازش (Postprocessor) شما تقریباً می توانید همه چیز را بررسی کنید بعنوان مثال دمای توزیع شده در قسمت هایی که در محصولات واقعی قابل اندازه گیری یا مشاهده نیستند. پس از انجام بررسی ها، شما می توانید نتایج را در قالب تصاویر ثابت، انیمیشن ها و یا فایل های خروجی برای CradleViewer تولید کنید.

تصویرسازی داده‌ها (Data Visualization) به معنی ایجاد و مطالعه نمایش بصری داده، یعنی «اطلاعات چکیده‌شده به یک شکل شماتیک، شامل خواص یا متغیرهای مربوط به واحدهای اطلاعاتی» است.
به گفته فریدمن (۲۰۰۸) «هدف اصلی تصویرسازی داده‌ها ارتباط واضح و کارآمد اطلاعات از طریق ابزارهای گرافیکی است. البته به این معنی نیست که تصویرسازی داده‌ها برای کارآمدی باید خسته‌کننده به نظر بیاید یا برای زیبا بودن باید پیچیده باشد. برای انتقال کارآمد ایده‌ها، هر دو شکل زیبا و کارآمدی باید دوشادوش پیش رفته باشند و دانش مربوط به مجموعه‌ای پیچیده و پراکنده از اطلاعات را با نمایش نوآورانه جنبه‌های کلیدی آن، انتقال دهند. با این وجود طراحان معمولا نمی‌توانند توازن میان شکل و کارآمدی را رعایت کنند و تجسم زیبایی از داده‌ها ایجاد می‌کنند که در اصلی‌ترین ماموریت خود - انتقال اطلاعات - باز می‌مانند». فرناندا ویگاس و مارتین واتنبرگ معتقدند تصویرسازی داده‌ها نه‌تنها باید ارتباطی واضح ایجاد کند بلکه باید توجه و درگیری بیننده را نیز موجب شود. تصویرسازی داده‌ها ارتباطی نزدیک با گرافیک اطلاعات، تجسم اطلاعات، تجسم علمی و گرافیک آماری دارد. در هزاره جدید، تصویرسازی داده‌ها حوزه‌ای فعال برای تحقیق، آموزش و توسعه شده است. امروزه بسیاری معتقدند تصویرسازی داده‌ها توانسته تجسم علمی و اطلاعاتی را با هم متحد کند. برایان ویلیسون ثابت کرده است تصویرسازی داده‌ها با فراگیری توسعه سریع نرم‌افزار و درگیری مشتریان نیز ارتباط دارد.
در دوره آموزشی Lynda Learning Data Visualization با مصورسازی داده ها آشنا می شوید.

تصویرسازی داده‌ها (Data Visualization) به معنی ایجاد و مطالعه نمایش بصری داده، یعنی «اطلاعات چکیده‌شده به یک شکل شماتیک، شامل خواص یا متغیرهای مربوط به واحدهای اطلاعاتی» است.
به گفته فریدمن (۲۰۰۸) «هدف اصلی تصویرسازی داده‌ها ارتباط واضح و کارآمد اطلاعات از طریق ابزارهای گرافیکی است. البته به این معنی نیست که تصویرسازی داده‌ها برای کارآمدی باید خسته‌کننده به نظر بیاید یا برای زیبا بودن باید پیچیده باشد. برای انتقال کارآمد ایده‌ها، هر دو شکل زیبا و کارآمدی باید دوشادوش پیش رفته باشند و دانش مربوط به مجموعه‌ای پیچیده و پراکنده از اطلاعات را با نمایش نوآورانه جنبه‌های کلیدی آن، انتقال دهند. با این وجود طراحان معمولا نمی‌توانند توازن میان شکل و کارآمدی را رعایت کنند و تجسم زیبایی از داده‌ها ایجاد می‌کنند که در اصلی‌ترین ماموریت خود - انتقال اطلاعات - باز می‌مانند». فرناندا ویگاس و مارتین واتنبرگ معتقدند تصویرسازی داده‌ها نه‌تنها باید ارتباطی واضح ایجاد کند بلکه باید توجه و درگیری بیننده را نیز موجب شود. تصویرسازی داده‌ها ارتباطی نزدیک با گرافیک اطلاعات، تجسم اطلاعات، تجسم علمی و گرافیک آماری دارد. در هزاره جدید، تصویرسازی داده‌ها حوزه‌ای فعال برای تحقیق، آموزش و توسعه شده است. امروزه بسیاری معتقدند تصویرسازی داده‌ها توانسته تجسم علمی و اطلاعاتی را با هم متحد کند. برایان ویلیسون ثابت کرده است تصویرسازی داده‌ها با فراگیری توسعه سریع نرم‌افزار و درگیری مشتریان نیز ارتباط دارد.
در دوره آموزشی Packt Learning R for Data Visualization با مصورسازی داده ها و زبان آر آشنا می شوید. 

تصویرسازی داده‌ها (Data Visualization) به معنی ایجاد و مطالعه نمایش بصری داده، یعنی «اطلاعات چکیده‌شده به یک شکل شماتیک، شامل خواص یا متغیرهای مربوط به واحدهای اطلاعاتی» است.
به گفته فریدمن (۲۰۰۸) «هدف اصلی تصویرسازی داده‌ها ارتباط واضح و کارآمد اطلاعات از طریق ابزارهای گرافیکی است. البته به این معنی نیست که تصویرسازی داده‌ها برای کارآمدی باید خسته‌کننده به نظر بیاید یا برای زیبا بودن باید پیچیده باشد. برای انتقال کارآمد ایده‌ها، هر دو شکل زیبا و کارآمدی باید دوشادوش پیش رفته باشند و دانش مربوط به مجموعه‌ای پیچیده و پراکنده از اطلاعات را با نمایش نوآورانه جنبه‌های کلیدی آن، انتقال دهند. با این وجود طراحان معمولا نمی‌توانند توازن میان شکل و کارآمدی را رعایت کنند و تجسم زیبایی از داده‌ها ایجاد می‌کنند که در اصلی‌ترین ماموریت خود - انتقال اطلاعات - باز می‌مانند». فرناندا ویگاس و مارتین واتنبرگ معتقدند تصویرسازی داده‌ها نه‌تنها باید ارتباطی واضح ایجاد کند بلکه باید توجه و درگیری بیننده را نیز موجب شود. تصویرسازی داده‌ها ارتباطی نزدیک با گرافیک اطلاعات، تجسم اطلاعات، تجسم علمی و گرافیک آماری دارد. در هزاره جدید، تصویرسازی داده‌ها حوزه‌ای فعال برای تحقیق، آموزش و توسعه شده است. امروزه بسیاری معتقدند تصویرسازی داده‌ها توانسته تجسم علمی و اطلاعاتی را با هم متحد کند. برایان ویلیسون ثابت کرده است تصویرسازی داده‌ها با فراگیری توسعه سریع نرم‌افزار و درگیری مشتریان نیز ارتباط دارد.
در دوره آموزشی Packt Data Visualization Solutions for Beginners با مصورسازی داده ها آشنا می شوید.

مصورسازی داده ها (Data Visualization) یکی از شاخه های آمار توصیفی برای نمایش و طبقه بندی داده ها است که امکانی را برای ساده سازی مثال های پیچیده و راحت تر انتقال دادن پیام داده ها فراهم می کند. مصورسازی یکی از بهترین روش‌ ها برای بیان و ارائه نتایج و تحلیل های داده کاوی می باشد. با استفاده از روش‌ های مصورسازی داده ها علاوه بر اینکه می توان نتایج بدست آمده را ارائه داد، همچنین می توان به کشف دانش از نمودارها و دیاگرام ها پرداخت.
در دوره ی آموزشی Packt Learning Path: Doing Data Visualization شما با مفاهیم مرتبط با مصورسازی داده ها آشنا می شوید.

تصویرسازی داده‌ها (Data Visualization) به معنی ایجاد و مطالعه نمایش بصری داده، یعنی «اطلاعات چکیده‌شده به یک شکل شماتیک، شامل خواص یا متغیرهای مربوط به واحدهای اطلاعاتی» است.
به گفته فریدمن (۲۰۰۸) «هدف اصلی تصویرسازی داده‌ها ارتباط واضح و کارآمد اطلاعات از طریق ابزارهای گرافیکی است. البته به این معنی نیست که تصویرسازی داده‌ها برای کارآمدی باید خسته‌کننده به نظر بیاید یا برای زیبا بودن باید پیچیده باشد. برای انتقال کارآمد ایده‌ها، هر دو شکل زیبا و کارآمدی باید دوشادوش پیش رفته باشند و دانش مربوط به مجموعه‌ای پیچیده و پراکنده از اطلاعات را با نمایش نوآورانه جنبه‌های کلیدی آن، انتقال دهند. با این وجود طراحان معمولا نمی‌توانند توازن میان شکل و کارآمدی را رعایت کنند و تجسم زیبایی از داده‌ها ایجاد می‌کنند که در اصلی‌ترین ماموریت خود - انتقال اطلاعات - باز می‌مانند». فرناندا ویگاس و مارتین واتنبرگ معتقدند تصویرسازی داده‌ها نه‌تنها باید ارتباطی واضح ایجاد کند بلکه باید توجه و درگیری بیننده را نیز موجب شود. تصویرسازی داده‌ها ارتباطی نزدیک با گرافیک اطلاعات، تجسم اطلاعات، تجسم علمی و گرافیک آماری دارد. در هزاره جدید، تصویرسازی داده‌ها حوزه‌ای فعال برای تحقیق، آموزش و توسعه شده است. امروزه بسیاری معتقدند تصویرسازی داده‌ها توانسته تجسم علمی و اطلاعاتی را با هم متحد کند. برایان ویلیسون ثابت کرده است تصویرسازی داده‌ها با فراگیری توسعه سریع نرم‌افزار و درگیری مشتریان نیز ارتباط دارد.
در دوره آموزشی Packt Learning Data Visualization با مصورسازی داده های حجیم آشنا می شوید.

مصورسازی داده شاخه‌ای از آمار توصیفی است که به مطالعهٔ چگونگی نمایش داده و انتقال اطلاعات به بیننده می‌پردازد. یک هدف اصلی مصورسازی داده، انتقال بهینهٔ اطلاعات به بیننده توسط داده‌نمایی است. مصورسازی بهینه، کاربر را قادر به تحلیل داده و استدلال در مورد آن می‌کند. مصورسازی داده هم علم است و هم هنر. مصورسازی اطلاعات به استفاده‌کنندگان امکان می‌دهد تا بتوانند حجم بالایی از اطلاعات را تحلیل و بررسی کنند. کاربرد آن، کاربران را قادر می‌سازد تا حجم زیادی از اطلاعات را تفسیر کنند.
در دوره آموزشی Pluralsight Data Visualization for Developers با مصورسازی داده ها آشنا می شوید.