Data Science Basics Quiz
Bevat advertensies
10+
Aflaaie
Almal
info
Meer oor hierdie app
Data Science Basics Quiz is Data Science Basics-toepassing wat ontwerp is om leerders, studente en professionele persone te help om hul begrip van datawetenskapkonsepte te versterk deur interaktiewe meervoudigekeusevrae (MCQ's). Hierdie toepassing bied 'n gestruktureerde manier om noodsaaklike onderwerpe soos data-insameling, skoonmaak, statistieke, waarskynlikheid, masjienleer, visualisering, groot data en etiek te oefen.
Of jy nou voorberei vir eksamens, onderhoude, of bloot jou vaardighede wil verbeter, Data Science Basics Quiz-app maak leer boeiend, toeganklik en effektief.
🔹 Sleutelkenmerke van Data Science Basics Quiz-app
MCQ-gebaseerde praktyk vir beter leer en hersiening.
Dek data-insameling, statistieke, ML, groot data, visualisering, etiek.
Ideaal vir studente, beginners, professionele persone en werksaspirante.
Gebruikersvriendelike en liggewig Data Science Basics-app.
📘 Onderwerpe gedek in Data Science Basics Quiz
1. Inleiding tot Datawetenskap
Definisie – Interdissiplinêre veld wat insigte uit data onttrek.
Lewensiklus – Data-insameling, skoonmaak, ontleding en visualisering.
Toepassings – Gesondheidsorg, finansies, tegnologie, navorsing, besigheid.
Datatipes - Gestruktureerd, ongestruktureerd, semi-gestruktureerd, stroom.
Vaardighede benodig – Programmering, statistiek, visualisering, domeinkennis.
Etiek – Privaatheid, regverdigheid, vooroordeel, verantwoordelike gebruik.
2. Data-insameling en bronne
Primêre Data – Opnames, eksperimente, waarnemings.
Sekondêre data – Verslae, regeringsdatastelle, gepubliseerde bronne.
API's – Programmatiese toegang tot aanlyn data.
Webskraap – Onttrek inhoud van webwerwe.
Databasisse – SQL, NoSQL, wolkberging.
Groot databronne – Sosiale media, IoT, transaksiestelsels.
3. Data Skoonmaak & Voorverwerking
Hantering van ontbrekende data – Toerekening, interpolasie, verwydering.
Transformasie – Normalisering, skaal, enkodering van veranderlikes.
Uitskieteropsporing – Statistiese kontrole, groepering, visualisering.
Data-integrasie – Voeg verskeie datastelle saam.
Vermindering - Keuse van kenmerke, vermindering van dimensionaliteit.
Kwaliteitkontroles – Akkuraatheid, konsekwentheid, volledigheid.
4. Verkennende data-analise (EDA)
Beskrywende Statistiek – Gemiddelde, variansie, standaardafwyking.
Visualisering – Histogramme, spreidingsdiagramme, hittekaarte.
Korrelasie – Verstaan veranderlike verwantskappe.
Verspreidingsanalise – Normaliteit, skeefheid, kurtose.
Kategoriese Analise – Frekwensietellings, staafdiagramme.
EDA Tools – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Statistiek & Waarskynlikheid Basics
Waarskynlikheidsbegrippe – Gebeurtenisse, uitkomste, steekproefruimtes.
Ewekansige veranderlikes – Diskrete vs kontinu.
Verspreidings – Normaal, binomiaal, Poisson, eksponensieel ens.
6. Masjienleer Grondbeginsels
Leer onder toesig – Opleiding met gemerkte data.
Leer sonder toesig – Groepering, dimensionaliteit ens.
7. Datavisualisering en -kommunikasie
Grafieke – Lyn, staaf, pastei, strooi.
Dashboards – BI-nutsgoed vir interaktiewe beeldmateriaal.
Storievertelling – Duidelike insigte met gestruktureerde narratiewe.
Gereedskap – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Python-biblioteke – Matplotlib, Seaborn.
8. Groot data en gereedskap
Eienskappe – Volume, snelheid, verskeidenheid, waarheid.
Hadoop-ekosisteem – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark – Verspreide rekenaar, intydse analise.
Wolkplatforms – AWS, Azure, Google Cloud.
Databasisse – SQL vs NoSQL.
Stroomdata – Kafka, Flink pypleidings.
9. Data-etiek en sekuriteit
Dataprivaatheid – Beskerming van persoonlike inligting.
Vooroordeel – Voorkoming van onbillike of diskriminerende modelle.
KI-etiek – Deursigtigheid, aanspreeklikheid, verantwoordelikheid.
Sekuriteit – Enkripsie, verifikasie, toegangsbeheer.
🎯 Wie kan Data Science Basics Quiz gebruik?
Studente – Leer en hersien datawetenskapkonsepte.
Beginners - Bou grondslag in datawetenskap basiese beginsels.
Mededingende eksamenaspirante - Berei voor vir IT- en analise-eksamens.
Werksoekers – Oefen MCQ's vir onderhoude in datarolle.
Professionele persone – verfris sleutelkonsepte en gereedskap.
📥 Laai nou Data Science Basics Quiz af en begin vandag jou datawetenskapreis!
Of jy nou voorberei vir eksamens, onderhoude, of bloot jou vaardighede wil verbeter, Data Science Basics Quiz-app maak leer boeiend, toeganklik en effektief.
🔹 Sleutelkenmerke van Data Science Basics Quiz-app
MCQ-gebaseerde praktyk vir beter leer en hersiening.
Dek data-insameling, statistieke, ML, groot data, visualisering, etiek.
Ideaal vir studente, beginners, professionele persone en werksaspirante.
Gebruikersvriendelike en liggewig Data Science Basics-app.
📘 Onderwerpe gedek in Data Science Basics Quiz
1. Inleiding tot Datawetenskap
Definisie – Interdissiplinêre veld wat insigte uit data onttrek.
Lewensiklus – Data-insameling, skoonmaak, ontleding en visualisering.
Toepassings – Gesondheidsorg, finansies, tegnologie, navorsing, besigheid.
Datatipes - Gestruktureerd, ongestruktureerd, semi-gestruktureerd, stroom.
Vaardighede benodig – Programmering, statistiek, visualisering, domeinkennis.
Etiek – Privaatheid, regverdigheid, vooroordeel, verantwoordelike gebruik.
2. Data-insameling en bronne
Primêre Data – Opnames, eksperimente, waarnemings.
Sekondêre data – Verslae, regeringsdatastelle, gepubliseerde bronne.
API's – Programmatiese toegang tot aanlyn data.
Webskraap – Onttrek inhoud van webwerwe.
Databasisse – SQL, NoSQL, wolkberging.
Groot databronne – Sosiale media, IoT, transaksiestelsels.
3. Data Skoonmaak & Voorverwerking
Hantering van ontbrekende data – Toerekening, interpolasie, verwydering.
Transformasie – Normalisering, skaal, enkodering van veranderlikes.
Uitskieteropsporing – Statistiese kontrole, groepering, visualisering.
Data-integrasie – Voeg verskeie datastelle saam.
Vermindering - Keuse van kenmerke, vermindering van dimensionaliteit.
Kwaliteitkontroles – Akkuraatheid, konsekwentheid, volledigheid.
4. Verkennende data-analise (EDA)
Beskrywende Statistiek – Gemiddelde, variansie, standaardafwyking.
Visualisering – Histogramme, spreidingsdiagramme, hittekaarte.
Korrelasie – Verstaan veranderlike verwantskappe.
Verspreidingsanalise – Normaliteit, skeefheid, kurtose.
Kategoriese Analise – Frekwensietellings, staafdiagramme.
EDA Tools – Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
5. Statistiek & Waarskynlikheid Basics
Waarskynlikheidsbegrippe – Gebeurtenisse, uitkomste, steekproefruimtes.
Ewekansige veranderlikes – Diskrete vs kontinu.
Verspreidings – Normaal, binomiaal, Poisson, eksponensieel ens.
6. Masjienleer Grondbeginsels
Leer onder toesig – Opleiding met gemerkte data.
Leer sonder toesig – Groepering, dimensionaliteit ens.
7. Datavisualisering en -kommunikasie
Grafieke – Lyn, staaf, pastei, strooi.
Dashboards – BI-nutsgoed vir interaktiewe beeldmateriaal.
Storievertelling – Duidelike insigte met gestruktureerde narratiewe.
Gereedskap – Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Python-biblioteke – Matplotlib, Seaborn.
8. Groot data en gereedskap
Eienskappe – Volume, snelheid, verskeidenheid, waarheid.
Hadoop-ekosisteem – HDFS, MapReduce, Hive, Pig.
Apache Spark – Verspreide rekenaar, intydse analise.
Wolkplatforms – AWS, Azure, Google Cloud.
Databasisse – SQL vs NoSQL.
Stroomdata – Kafka, Flink pypleidings.
9. Data-etiek en sekuriteit
Dataprivaatheid – Beskerming van persoonlike inligting.
Vooroordeel – Voorkoming van onbillike of diskriminerende modelle.
KI-etiek – Deursigtigheid, aanspreeklikheid, verantwoordelikheid.
Sekuriteit – Enkripsie, verifikasie, toegangsbeheer.
🎯 Wie kan Data Science Basics Quiz gebruik?
Studente – Leer en hersien datawetenskapkonsepte.
Beginners - Bou grondslag in datawetenskap basiese beginsels.
Mededingende eksamenaspirante - Berei voor vir IT- en analise-eksamens.
Werksoekers – Oefen MCQ's vir onderhoude in datarolle.
Professionele persone – verfris sleutelkonsepte en gereedskap.
📥 Laai nou Data Science Basics Quiz af en begin vandag jou datawetenskapreis!
Opgedateer op
Veiligheid begin wanneer jy verstaan hoe ontwikkelaars jou data insamel en deel. Praktyke vir dataprivaatheid en -sekuriteit kan verskil op grond van jou gebruik, streek en ouderdom. Die ontwikkelaar het hierdie inligting verskaf en kan dit mettertyd opdateer.
Hierdie app kan die volgende datasoorte met derde partye deel
Appinligting en -werkverrigting en Toestel- of ander ID's
Geen data ingesamel nie
Kom meer te wete oor hoe ontwikkelaars insameling verklaar
Data word nie geënkripteer nie
Appsteundienste
Meer oor die ontwikkelaar
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
