Data Science Basics Quiz
يتضمن إعلانات
+10
عملية تنزيل
الجميع
info
لمحة عن هذا التطبيق
اختبار أساسيات علم البيانات هو تطبيق أساسيات علم البيانات مصمم لمساعدة المتعلمين والطلاب والمهنيين على تعزيز فهمهم لمفاهيم علم البيانات من خلال أسئلة تفاعلية متعددة الخيارات (MCQs). يوفر هذا التطبيق طريقة منظمة لممارسة مواضيع أساسية مثل جمع البيانات، والتنظيف، والإحصاء، والاحتمالات، والتعلم الآلي، والتصور، والبيانات الضخمة، والأخلاقيات.
سواء كنت تستعد للامتحانات أو المقابلات، أو ترغب ببساطة في تحسين مهاراتك، فإن تطبيق اختبار أساسيات علم البيانات يجعل التعلم تفاعليًا وسهل المنال وفعالًا.
🔹 الميزات الرئيسية لتطبيق اختبار أساسيات علم البيانات
ممارسة قائمة على أسئلة متعددة الخيارات لتحسين التعلم والمراجعة.
يغطي التطبيق جمع البيانات، والإحصاء، والتعلم الآلي، والبيانات الضخمة، والتصور، والأخلاقيات.
مثالي للطلاب، والمبتدئين، والمهنيين، والباحثين عن عمل.
تطبيق أساسيات علم البيانات سهل الاستخدام وخفيف الوزن.
📘 المواضيع التي يغطيها اختبار أساسيات علم البيانات
1. مقدمة في علم البيانات
التعريف: مجال متعدد التخصصات يستخلص الرؤى من البيانات.
دورة الحياة - جمع البيانات، وتنقيتها، وتحليلها، وتصورها.
التطبيقات - الرعاية الصحية، والمالية، والتكنولوجيا، والبحث، والأعمال التجارية.
أنواع البيانات - مُهيكلة، وغير مُهيكلة، وشبه مُهيكلة، ومتدفقة.
المهارات المطلوبة - البرمجة، والإحصاء، والتصور، ومعرفة المجال.
الأخلاقيات - الخصوصية، والإنصاف، والتحيز، والاستخدام المسؤول.
2. جمع البيانات ومصادرها
البيانات الأولية - الاستبيانات، والتجارب، والملاحظات.
البيانات الثانوية - التقارير، ومجموعات البيانات الحكومية، والمصادر المنشورة.
واجهات برمجة التطبيقات - الوصول البرمجي إلى البيانات عبر الإنترنت.
استخراج البيانات من الويب - استخراج المحتوى من مواقع الويب.
قواعد البيانات - SQL، وNoSQL، والتخزين السحابي.
مصادر البيانات الضخمة - وسائل التواصل الاجتماعي، وإنترنت الأشياء، وأنظمة المعاملات.
3. تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا
معالجة البيانات المفقودة - الإسناد، والاستيفاء، والإزالة.
التحويل - التطبيع، والقياس، وترميز المتغيرات.
كشف القيم الشاذة - الفحوصات الإحصائية، التجميع، التصور.
تكامل البيانات - دمج مجموعات بيانات متعددة.
الاختزال - اختيار السمات، اختزال الأبعاد.
فحوصات الجودة - الدقة، الاتساق، الاكتمال.
4. تحليل البيانات الاستكشافي (EDA)
الإحصاء الوصفي - المتوسط، التباين، الانحراف المعياري.
التصور - المدرجات التكرارية، مخططات التشتت، خرائط الحرارة.
الارتباط - فهم علاقات المتغيرات.
تحليل التوزيع - التوزيع الطبيعي، الانحراف، التفرطح.
التحليل الفئوي - عدّ التكرارات، المخططات الشريطية.
أدوات تحليل البيانات الاستكشافي - Pandas، Matplotlib، Seaborn، Plotly.
5. أساسيات الإحصاء والاحتمالات
مفاهيم الاحتمال - الأحداث، النتائج، فضاءات العينة.
المتغيرات العشوائية - المنفصلة مقابل المتصلة.
التوزيعات - التوزيع الطبيعي، التوزيع ثنائي الحد، التوزيع بواسون، التوزيع الأسّي، إلخ.
6. أساسيات التعلم الآلي
التعلم المُشرف - التدريب باستخدام بيانات مُصنّفة.
التعلم غير المُشرف - التجميع، التوزيع البعدي، إلخ.
7. تصور البيانات والتواصل
المخططات - الخطية، العمودية، الدائرية، التوزيع المُشتت.
لوحات المعلومات - أدوات ذكاء الأعمال للمرئيات التفاعلية.
سرد القصص - رؤى واضحة مع سرد منظم.
الأدوات - Tableau، Power BI، Google Data Studio.
مكتبات بايثون - Matplotlib، Seaborn.
8. البيانات الضخمة والأدوات
الخصائص - الحجم، السرعة، التنوع، الصدق.
نظام Hadoop البيئي - HDFS، MapReduce، Hive، Pig.
Apache Spark - الحوسبة الموزعة، التحليلات الفورية.
المنصات السحابية - AWS، Azure، Google Cloud.
قواعد البيانات - SQL مقابل NoSQL.
تدفق البيانات - Kafka، خطوط أنابيب Flink.
9. أخلاقيات البيانات والأمن
خصوصية البيانات - حماية المعلومات الشخصية.
التحيز - منع النماذج غير العادلة أو التمييزية.
أخلاقيات الذكاء الاصطناعي - الشفافية، المساءلة، المسؤولية.
الأمان - التشفير، المصادقة، التحكم في الوصول.
🎯 من يمكنه استخدام اختبار أساسيات علم البيانات؟
الطلاب - تعلم وراجع مفاهيم علم البيانات.
المبتدئون - بناء أساس في أساسيات علم البيانات.
المرشحون للامتحانات التنافسية - الاستعداد لامتحانات تكنولوجيا المعلومات والتحليلات.
الباحثون عن عمل - تدرب على أسئلة الاختيار من متعدد لمقابلات العمل في مجال البيانات.
المحترفون - جدد المفاهيم والأدوات الرئيسية.
📥 حمّل اختبار أساسيات علم البيانات الآن وابدأ رحلتك في علم البيانات اليوم!
سواء كنت تستعد للامتحانات أو المقابلات، أو ترغب ببساطة في تحسين مهاراتك، فإن تطبيق اختبار أساسيات علم البيانات يجعل التعلم تفاعليًا وسهل المنال وفعالًا.
🔹 الميزات الرئيسية لتطبيق اختبار أساسيات علم البيانات
ممارسة قائمة على أسئلة متعددة الخيارات لتحسين التعلم والمراجعة.
يغطي التطبيق جمع البيانات، والإحصاء، والتعلم الآلي، والبيانات الضخمة، والتصور، والأخلاقيات.
مثالي للطلاب، والمبتدئين، والمهنيين، والباحثين عن عمل.
تطبيق أساسيات علم البيانات سهل الاستخدام وخفيف الوزن.
📘 المواضيع التي يغطيها اختبار أساسيات علم البيانات
1. مقدمة في علم البيانات
التعريف: مجال متعدد التخصصات يستخلص الرؤى من البيانات.
دورة الحياة - جمع البيانات، وتنقيتها، وتحليلها، وتصورها.
التطبيقات - الرعاية الصحية، والمالية، والتكنولوجيا، والبحث، والأعمال التجارية.
أنواع البيانات - مُهيكلة، وغير مُهيكلة، وشبه مُهيكلة، ومتدفقة.
المهارات المطلوبة - البرمجة، والإحصاء، والتصور، ومعرفة المجال.
الأخلاقيات - الخصوصية، والإنصاف، والتحيز، والاستخدام المسؤول.
2. جمع البيانات ومصادرها
البيانات الأولية - الاستبيانات، والتجارب، والملاحظات.
البيانات الثانوية - التقارير، ومجموعات البيانات الحكومية، والمصادر المنشورة.
واجهات برمجة التطبيقات - الوصول البرمجي إلى البيانات عبر الإنترنت.
استخراج البيانات من الويب - استخراج المحتوى من مواقع الويب.
قواعد البيانات - SQL، وNoSQL، والتخزين السحابي.
مصادر البيانات الضخمة - وسائل التواصل الاجتماعي، وإنترنت الأشياء، وأنظمة المعاملات.
3. تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا
معالجة البيانات المفقودة - الإسناد، والاستيفاء، والإزالة.
التحويل - التطبيع، والقياس، وترميز المتغيرات.
كشف القيم الشاذة - الفحوصات الإحصائية، التجميع، التصور.
تكامل البيانات - دمج مجموعات بيانات متعددة.
الاختزال - اختيار السمات، اختزال الأبعاد.
فحوصات الجودة - الدقة، الاتساق، الاكتمال.
4. تحليل البيانات الاستكشافي (EDA)
الإحصاء الوصفي - المتوسط، التباين، الانحراف المعياري.
التصور - المدرجات التكرارية، مخططات التشتت، خرائط الحرارة.
الارتباط - فهم علاقات المتغيرات.
تحليل التوزيع - التوزيع الطبيعي، الانحراف، التفرطح.
التحليل الفئوي - عدّ التكرارات، المخططات الشريطية.
أدوات تحليل البيانات الاستكشافي - Pandas، Matplotlib، Seaborn، Plotly.
5. أساسيات الإحصاء والاحتمالات
مفاهيم الاحتمال - الأحداث، النتائج، فضاءات العينة.
المتغيرات العشوائية - المنفصلة مقابل المتصلة.
التوزيعات - التوزيع الطبيعي، التوزيع ثنائي الحد، التوزيع بواسون، التوزيع الأسّي، إلخ.
6. أساسيات التعلم الآلي
التعلم المُشرف - التدريب باستخدام بيانات مُصنّفة.
التعلم غير المُشرف - التجميع، التوزيع البعدي، إلخ.
7. تصور البيانات والتواصل
المخططات - الخطية، العمودية، الدائرية، التوزيع المُشتت.
لوحات المعلومات - أدوات ذكاء الأعمال للمرئيات التفاعلية.
سرد القصص - رؤى واضحة مع سرد منظم.
الأدوات - Tableau، Power BI، Google Data Studio.
مكتبات بايثون - Matplotlib، Seaborn.
8. البيانات الضخمة والأدوات
الخصائص - الحجم، السرعة، التنوع، الصدق.
نظام Hadoop البيئي - HDFS، MapReduce، Hive، Pig.
Apache Spark - الحوسبة الموزعة، التحليلات الفورية.
المنصات السحابية - AWS، Azure، Google Cloud.
قواعد البيانات - SQL مقابل NoSQL.
تدفق البيانات - Kafka، خطوط أنابيب Flink.
9. أخلاقيات البيانات والأمن
خصوصية البيانات - حماية المعلومات الشخصية.
التحيز - منع النماذج غير العادلة أو التمييزية.
أخلاقيات الذكاء الاصطناعي - الشفافية، المساءلة، المسؤولية.
الأمان - التشفير، المصادقة، التحكم في الوصول.
🎯 من يمكنه استخدام اختبار أساسيات علم البيانات؟
الطلاب - تعلم وراجع مفاهيم علم البيانات.
المبتدئون - بناء أساس في أساسيات علم البيانات.
المرشحون للامتحانات التنافسية - الاستعداد لامتحانات تكنولوجيا المعلومات والتحليلات.
الباحثون عن عمل - تدرب على أسئلة الاختيار من متعدد لمقابلات العمل في مجال البيانات.
المحترفون - جدد المفاهيم والأدوات الرئيسية.
📥 حمّل اختبار أساسيات علم البيانات الآن وابدأ رحلتك في علم البيانات اليوم!
تاريخ التحديث
يبدأ الحفاظ على أمان بياناتك بفهم الطريقة التي يتّبعها مطوِّرو التطبيقات لجمع بياناتك ومشاركتها. قد تختلف خصوصية البيانات وممارسات الأمان حسب كيفية استخدامك للتطبيق ومنطقتك وعمرك. يوفّر مطوِّر التطبيقات هذه المعلومات وقد يعدِّلها بمرور الوقت.
قد يشارك هذا التطبيق أنواع البيانات هذه مع جهات خارجية:
معلومات التطبيق وأداؤه والجهاز أو أرقام التعريف الأخرى
لم يتم تجميع أي بيانات.
مزيد من المعلومات حول الآلية التي يتّبعها مطوِّرو البرامج للإشارة إلى جمع بيانات المستخدمين
لا يتم تشفير البيانات
الحصول على الدعم
لمحة عن المطوّر
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
